mySQL里有2000w数据,redis中只存20w的数据,如何保证redis中的数据都是热点数据? 1.限定 Redis 占用的内存,Redis 会根据自身数据淘汰策略,加载热数据到内存.所以,计算一下 20W 数据大约占用的内存,然后设置一下 Redis 内存限制即可. 2.问题是什么数据? 比如用户数据.数据库有2000w条.活跃用户:redis sortSet里 放两天内(为方便取一天内活跃用户)登录过的用户,登录一次ZADD一次,如set已存在则覆盖其分数(登录时间).键:login:

当redis使用的内存超过了设置的最大内存时,会触发redis的key淘汰机制,在redis 3.0中有6种淘汰策略: noeviction: 不删除策略.当达到最大内存限制时, 如果需要使用更多内存,则直接返回错误信息.(redis默认淘汰策略) allkeys-lru: 在所有key中优先删除最近最少使用(less recently used ,LRU) 的 key. allkeys-random: 在所有key中随机删除一部分 key. volatile-lru: 在设置了超时时间(exp

当redis使用的内存超过设置的最大内存时,会触发redis的key淘汰机制,在redis3.0中的6中淘汰策略如下: (1)noeviction :不删除策略.当达到最大内存限制时,如果需要使用更多内存,则直接返回错误信息(redis默认淘汰策略) (2)allkeys-lru:在所有key中优先删除最近最少使用(less recently used,LRU)的key. (3)allkeys-random:在所有key中随机删除一部分key (4)volatile-lru: 在设置了超时时间(

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:从数据集(

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:从数据集(s

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:从数据

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. 相关知识:Redis 提供 6 种数据淘汰策略: volatile-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 allk

摘要: 对于大部分的应用来说,都存在热点数据的访问,即:某些数据在一定时间内的访问频率要远远高于其它数据. 常见的热点数据有“最新的新闻”.“最热门的新闻”.“下载量最大”的电影等. 为了了解MySQL Innodb对热点数据的支持情况,我进行了基准测试,测试环境如下: [硬件配置] 硬件 配置 ... 对于大部分的应用来说,都存在热点数据的访问,即:某些数据在一定时间内的访问频率要远远高于其它数据. 常见的热点数据有“最新的新闻”.“最热门的新闻”.“下载量最大”的电影等. 为了了解MySQL

在这个应用中,我使用了 MQ 来处理异步流程.Redis 缓存热点数据.MySQL 持久化数据,还有就是在系统中调用另外一个业务系统的接口,对我的应用来说这些都是属于 RPC 调用,而 MQ.MySQL 持久化的数据也会存在于一个分布式文件系统中,他们之间的调用也是需要用 RPC 来完成数据交互的.

你只要用缓存,就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写,你只要是双写,就一定会有数据一致性的问题,那么你如何解决一致性问题? 首先需要考虑到:更新数据库或者更新缓存都有可能失败,在这种前提下分析业务带来的影响. 一般来说,如果允许缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况,也就是说如果你的系统不是严格要求 “缓存+数据库” 必须保持一致性的话,最好不要做这个方案,即:读请求和写请求串行化,串到一个内存队列里去. 串行化可以保证一定不会出现不一致的情况,但是它也会导致系统的吞吐量大幅度降低,用比正常情况

1.最近最少使用算法LRU (Least recently used,最近最少使用) [实现]:最常见的是使用一个链表保存缓存数据 1.新数据插入到链表头部: 2.每当缓存命中(即缓存数据被访问),将数据移动到链表头部: 3.当链表满的时候将链表尾部的数据丢弃: [代价] 命中时需要遍历链表,找到命中的数据块索引,然后需要将数据移到头部. [改变] 基于以上代价,我们将维护的链表改为一个双向链表(即每个节点都有个prev和next),另外需要再多维护一个map,将缓存对象的引用放入map中: 1

引言 今天周末,我在家坐着掐指一算,马上又要到一年一度的金九银十招聘季了,国内今年上半年受到 YQ 冲击,金三银四泡汤了,这就直接导致很多今年毕业的同学会和明年毕业的同学一起参加今年下半年的秋招,这个竞争就比较激烈了. 最近后台有一些朋友给我留言,希望我能写写招聘相关的内容,毕竟虽然说是金九银十,但是很多大公司的校招从 7 . 8 月份就开始了. 本来是想写点面试技巧和简历技巧的,但我转念一想,大家都是搞技术的,问题的核心还是技术能力要过关,面试技巧这东西最多只能用作锦上添花,而技术能力过不去,

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

很对不起大家,又是一篇乱序的文章,但是满满的干货,来源于实践,相信大家会有所收获.里面穿插一些感悟和生活故事,可以忽略不看.不过听大家普遍的反馈说这是其中最喜欢看的部分,好吧,就当学习之后轻松一下. Redis各种数据结构性能数据对比 测试工具:perf4j 性能指标:平均值,最小值,最大值,方差 对比将814条数据按单条插入到哈希MAP和哈希SET: 对比从814条数据的哈希MAP和哈希SET中判断一个元素是否存在(map的hasKey和set的isMember): 大量数据插入哈希MAP,运

什么是高可用 全年时间里,99%的时间里都能对外提供服务,就是高可用 主备切换 在master故障时,自动检测,将某个slave切换为master的过程,叫做主备切换.这个过程,实现了Redis主从架构下的高可用性. 哨兵是redis集群架构中非常重要的一个组件,主要功能如下 集群监控,负责监控redis master和slave进程是否正常工作 消息通知,如果某个redis实例有故障,那么哨兵负责发送消息作为报警通知给管理员 故障转移,如果master node挂掉了,会自动转移到slave

如何保证Redis高可用和高并发? Redis主从架构,一主多从,可以满足高可用和高并发.出现实例宕机自动进行主备切换,配置读写分离缓解Master读写压力. Redis高可用方案具体怎么实施? 使用官方推荐的哨兵(sentinel)机制就能实现,当主节点出现故障时,由Sentinel自动完成故障发现和转移,并通知应用方,实现高可用性.它有四个主要功能: 集群监控,负责监控redis master和slave进程是否正常工作. 消息通知,如果某个redis实例有故障,那么哨兵负责发送消息作为报警

作者:中华石杉 面试题 如何保证 redis 的高并发和高可用?redis 的主从复制原理能介绍一下么?redis 的哨兵原理能介绍一下么? 面试官心理分析 其实问这个问题,主要是考考你,redis 单机能承载多高并发?如果单机扛不住如何扩容扛更多的并发?redis 会不会挂?既然 redis 会挂那怎么保证 redis 是高可用的? 其实针对的都是项目中你肯定要考虑的一些问题,如果你没考虑过,那确实你对生产系统中的问题思考太少. 面试题剖析 如果你用 redis 缓存技术的话,肯定要考虑如何用

Redis内存淘汰 定义: 指的是用户存储的一些键被可以被Redis主动地从实例中删除,从而产生读miss的情况 机制存在原因: Redis最常见的两种应用场景为缓存和持久存储 首先要明确的一个问题是内存淘汰策略更适合于那种场景?是持久存储还是缓存? 内存的淘汰机制的初衷是为了更好地使用内存,用一定的缓存miss来换取内存的使用效率. 作为Redis用户,我如何使用Redis提供的这个特性呢?看看下面配置 配置文件 我们可以通过配置redis.conf中的maxmemory这个值来开启内存淘汰功

某些热点数据在短时间内可能会被成千上万次访问,所以除了放在redis之外,还可以放在本地内存,也就是JVM的内存中. 我们可以使用google的guava cache组件实现本地缓存,之所以选择guava是因为它可以控制key和value的大小和超时时间,可以配置LRU策略且guava是线程安全的. 首先引入guava cache <dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>gua