如何确保redis中都是热数据

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如何确保redis中都是热数据

相关知识:redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略. redis 提供 6种数据淘汰策略: voltile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰allkeys-lru:…

缓存雪崩、穿透如何解决，如何确保Redis只缓存热点数据？

缓存雪崩如何解决? 缓存穿透如何解决? 如何确保Redis缓存的都是热点数据? 如何更新缓存数据? 如何处理请求倾斜? 实际业务场景下,如何选择缓存数据结构缓存雪崩缓存雪崩简单说就是所有请求都从缓存中拿不到数据,比如大批量数据同一时间过期.对于大批量数据同时过期的场景,可以为数据设置过期时间指定一个时间范围内的随机值,比如一天到一天零一小时之间的随机值,但不适用于集合类型,比如hash. 还有小数场景,比如高峰流量导致Redis集群崩溃:未配置持久化的redis无从节点Cluster集群重启…

redis 内存管理与数据淘汰机制（转载）

原文地址:http://www.jianshu.com/p/2f14bc570563?from=jiantop.com 最大内存设置默认情况下,在32位OS中,Redis最大使用3GB的内存,在64位OS中则没有限制. 在使用Redis时,应该对数据占用的最大空间有一个基本准确的预估,并为Redis设定最大使用的内存.否则在64位OS中Redis会无限制地占用内存(当物理内存被占满后会使用swap空间),容易引发各种各样的问题. 通过如下配置控制Redis使用的最大内存: maxmemory…

数据库应用之--Redis+mysql实现大量数据的读写，以及高并发

一.开发背景在项目开发过程中中遇到了以下三个需求: 1. 多个用户同时上传数据: 2. 数据库需要支持同时读写: 3. 1分钟内存储上万条数据: 根据对Mysql的测试情况,遇到以下问题: 1. 最先遇到压力的是服务器,在写入2500-3000条数据时,服务器崩溃了: 2. 当数据库写入时,耗时太长,10000条数据,大概需要505.887s,相当于8分钟,如下: a. 表结构: b. 数据库Procedure: DROP PROCEDURE IF EXISTS my_insert; CREA…

redis 提供 6种数据淘汰策略

淘汰策略的原因在 redis 中,允许用户设置最大使用内存大小 server.maxmemory,在内存限定的情况下是很有用的.譬如,在一台 8G 机子上部署了 4 个 redis 服务点,每一个服务点分配 1.5G 的内存大小,减少内存紧张的情况,由此获取更为稳健的服务. 6中淘汰策略 redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略.redis 提供 6种数据淘汰策略: volatile-lru:从设置了过期时间的数据集中,选择最近最久未使用的数据释放: allkeys…

Redis混合存储-冷热数据识别与交换

Redis混合存储产品是阿里云自主研发的完全兼容Redis协议和特性的混合存储产品. 通过将部分冷数据存储到磁盘,在保证绝大部分访问性能不下降的基础上,大大降低了用户成本并突破了内存对Redis单实例数据量的限制. 其中,对冷热数据的识别和交换是混合存储产品性能的关键因素. 在Redis混合存储中,内存和磁盘的比例是用户可以自由选择的: Redis混合存储实例将所有的Key都认为是热数据,以少量的内存为代价保证所有Key的访问请求的性能是高效且一致的.而对于Value部分,在内存不足的情况下,实…

Redis学习总结(1)——数据持久化

以前研究Redis的时候,很多东西都不太明白,理解得也不太深,现在有时间重新拾起来看看,将一些心得记录下来,希望和大家一起探讨. 一.简介 Redis是一个单线程高可用的Key-Value存储系统,和Memcached类似,但是实际使用上最大的区别有两方面: Redis支持多种数据结构类型的value,比如string(字符串).list(链表).set(集合).zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型): Memcached在出现系统瘫痪的情况下,无法实现系统恢复,而…