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(

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

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

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

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

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.

转载请注明出处,欢迎大家批评指正 1.数据服务器详细设计 数据服务器在设计上采用三个层次的数据同步,实现玩家数据的高速获取和修改. 数据层次上分为:内存数据,redis数据,mysql数据 设计目的:首先保证数据的可靠,防止数据丢失,保证数据完整.然后实现数据的高速访问,减少由玩家数量增加对数据服务器性能造成的影响.最后实现运维数据的入库,以及数据持久化. 在这个基础上数据服务器不再是一个单一服务器,它涉及到与其他服务器之间的交互. 数据服务器的核心在于redis数据层面.通过redis加快玩家

zt  http://www.cnblogs.com/captainl1993/p/4788236.html 1.数据服务器详细设计 数据服务器在设计上采用三个层次的数据同步,实现玩家数据的高速获取和修改. 数据层次上分为:内存数据,redis数据,mysql数据 设计目的:首先保证数据的可靠,防止数据丢失,保证数据完整.然后实现数据的高速访问,减少由玩家数量增加对数据服务器性能造成的影响.最后实现运维数据的入库,以及数据持久化. 在这个基础上数据服务器不再是一个单一服务器,它涉及到与其他服务器

一.缓存 Redis做缓存是最常见的应用场景.客户端请求在缓存层命中就直接返回,如果miss就去读取存储层,存储层读取到就写入缓存层,然后再返回到客户端. 优点: 加速读写 降低后端负载 缺点: 数据的不一致性 代码维护成本 运维成本 二.缓存穿透优化 然而缓存可能会遇到这种问题:请求cache拿不到数据,就会去存储层拿,都拿不到时,返回空值(可能会返回大量空值).或者代码有问题,拿不到数据.就会一直请求数据.导致后端打崩. 优化方法: 1.缓存层缓存空值. –缓存太多空值,占用更多空间.(优化

[翻译] C# 8.0 新特性 2018-11-13 17:04 by Rwing, 1179 阅读, 24 评论, 收藏, 编辑 原文: Building C# 8.0[译注:原文主标题如此,但内容大部分为新特性介绍,所以意译标题为 "C# 8.0 新特性"] C# 的下一个主要版本是 8.0.我们已经为它工作了很长一段时间,即使我们构建并发布了次要版本 C# 7.1, 7.2 和 7.3,我仍然对 8.0 将带来的新特性感到非常兴奋. 目前的计划是 C# 8.0 将与 .NET C

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

前言: 一,为什么要使用redis 1,解决应用服务器的cpu和内存压力 2,减少io的读操作,减轻io的压力 3,关系型数据库扩展性不强,难以改变表的结构 二,优点 1,nosql数据库没有关联关系,数据结构简单,扩展容易 2,数据读写快,能够每秒胜任几十万的并发,处理速度快 三,使用场景 1,数据高并发读写 2,海量数据读写 3,对不规则数据也就是扩展性要求高的数据 四,不适合场景 1,需要事务支持,虽然它也有事务但是没有关系型数据库的那么成熟吧 2,基于sql进行操作 好了扯远了,现在来讲

来源:mp.weixin.qq.com/s/daBkliC8dAT_zYyoLiS7WA 随着系统访问量的提高,复杂度的提升,响应性能成为一个重点的关注点.而缓存的使用成为一个重点.redis 作为缓存中间件的一个佼佼者,成为了面试必问项目.本文分享一下Redis几道常见的面试题: 缓存雪崩 1.1什么是缓存雪崩? 如果我们的缓存挂掉了,这意味着我们的全部请求都跑去数据库了. 我们都知道Redis不可能把所有的数据都缓存起来(内存昂贵且有限),所以Redis需要对数据设置过期时间,并采用的是惰性

众所周知Redis针对每一个key都能单独设置过期时间,那么Redis是怎么处理这些key的过期时间的呢?当同一时间有大量Key同时到期时,Redis又是怎么处理的呢?会不会影响到我的线上业务呢?如果Redis存储数据超出物理限制了,又是怎么处理的呢?本文将详细为你介绍Redis的过期&淘汰策略. 过期策略 首先针对每一个设置了过期时间的key,Redis都会将其放入一个统一的字典中进行管理.具体管理策略分为以下两种: 定时扫描策略:Redis会定时扫描存储含有过期时间key字典,遍历删除已经过

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: