Redis十万条热点数据

2024-09-07

如何保证redis数据都是热点数据

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:

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

实现java 中 list集合中有几十万条数据,每100条为一组取出

解决"java 中 list集合中有几十万条数据,每100条为一组取出来如何实现,求代码!!!"的问题. 具体解决方案如下: /** * 实现java 中 list集合中有几十万条数据,每100条为一组取出 * @param list 可穿入几十万条数据的List * @return map 每一Kye中有100条数据的List */ @SuppressWarnings({ "unchecked", "rawtypes" }) public Ma

面试题：js如何渲染十万条数据并不卡住界面

这道题考察了如何在不卡住页面的情况下渲染数据,也就是说不能一次性将几万条都渲染出来,而应该一次渲染部分 DOM,那么就可以通过 requestAnimationFrame 来每 16 ms 刷新一次. 代码如下: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>js如何渲染十万条数据并不卡住界面</title> </head> &l

如何使redis中存放的都是热点数据？

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(

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。

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.

如何保证redis中存放的都是热点数据

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

2000w数据，redis中只存放20w的数据，如何保证redis中的数据都是热点数据

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. 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(

如何保证Redis中的数据都是热点数据

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.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

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

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

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？

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

老司机带你玩转面试（1）：缓存中间件 Redis 基础知识以及数据持久化

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,

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

Java--缓存热点数据，最近最少使用算法

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

LinkedIn的即时消息：在一台机器上支持几十万条长连接

最近我们介绍了LinkedIn的即时通信,最后提到了分型指标和读回复.为了实现这些功能,我们需要有办法通过长连接来把数据从服务器端推送到手机或网页客户端,而不是许多当代应用所采取的标准的请求-响应模式.在这篇文章中会描述在我们收到了消息.分型指标和读回复之后,如何立刻把它们发往客户端. 内容会包含我们是如何使用Play框架和Akka Actor Model来管理长连接.由服务器主动发送事件的.我们也会分享一些在生产环境中我们是如何在服务器上做负载测试,来管理数十万条并发长连接的,还有一些心得.最

Redis各种数据结构性能数据对比和性能优化实践

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

redis实现mysql的数据缓存

环境设定base2 172.25.78.12 nginx+phpbase3 172.25.78.13 redis端base4 172.25.78.14 mysql端# 1.在base2(nginx+php)上配置nginx和php(这里的nginx只是提供了负载均衡,所以版本要求不高) [root@base2 ~]# killall redis-server[root@base2 ~]# lsgearmand-1.1.12-18.el7.x86_64.rpm php-fpm-5.4.16-46.

Redis实现实时热点查询

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

使用guava cache在本地缓存热点数据

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

一篇文章教会你用Python抓取抖音app热点数据

今天给大家分享一篇简单的安卓app数据分析及抓取方法.以抖音为例,我们想要抓取抖音的热点榜数据. 要知道,这个数据是没有网页版的,只能从手机端下手. 首先我们要安装charles抓包APP数据,它是一款收费的抓包修改工具,易上手,数据请求容易控制,修改简单,抓取数据的开始暂停方便等优势,网上也有汉化版,下载地址为 http://www.zdfans.com/html/42074.html,一路默认安装就ok了. 安装完成后要设置代理,依次点击代理--代理设置. 然后在手机端设置代理,如下图所示:

Redis十万条热点数据

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