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.

一.base64图片编解码 基本流程:从网络获取下载一张图片.然后base64编码,再base64解码,存到本地E盘根文件夹下. import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.ByteArrayOutputStream; import java.io.File; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.net.MalformedURL

温馨提示 更佳阅读体验:[决战西二旗]|Redis面试热点之工程架构篇[2] 前言 前面用了3篇文章介绍了一些底层实现和工程架构相关的问题,鉴于Redis的热点问题还是比较多的,因此今天继续来看工程架构相关的问题,感兴趣的可以先回顾一下之前的3篇文章,如下:[决战西二旗]|Redis面试热点之底层实现篇[决战西二旗]|Redis面试热点之底层实现篇(续)[决战西二旗]|Redis面试热点之工程架构篇 通过本文你将了解到以下内容: Redis的数据同步机制持久化和数据同步的关系.Redis分布式存

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

一.简介和应用 Redis是一个由ANSI C语言编写,性能优秀.支持网络.可持久化的K-K内存数据库,并提供多种语言的API.它常用的类型主要是 String.List.Hash.Set.ZSet 这5种. Redis在互联网公司一般有以下应用:String:缓存.限流.计数器.分布式锁.分布式SessionHash:存储用户信息.用户主页访问量.组合查询List:微博关注人时间轴列表.简单队列Set:赞.踩.标签.好友关系Zset:排行榜 再比如电商在大促销时,会用一些特殊的设计来保证系统稳

PS:此片文章是承接上篇ELK部署文档,再次便不详细说明了 [安装Redis] [root@Redis ~]# wget  http://download.redis.io/releases/redis-2.8.13.tar.gz [root@Redis ~]# tar zxvf redis-2.8.13.tar.gz [root@Redis ~]# cd redis-2.8.13 [root@Redis redis-2.8.13]# make [root@Redis redis-2.8.13]

使用redis存储数据的时候,有时候为了查看的方便,通常会有层级或者说是目录, 这时候我们在set的时候,需要将key值使用“:”的符号来区分层级关系,比如:set(“a:b”, “123”),那么在redis中就是a目录下的key值为b的value为123.

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:

redis存储结构--5种 RedisTemplate访问Redis数据结构(一)--String https://blog.csdn.net/qq_25135655/article/details/80357137 RedisTemplate访问Redis数据结构(二)--List https://www.jianshu.com/p/c79d8f358d1b RedisTemplate访问Redis数据结构(三)--Hash https://blog.csdn.net/suo082407128

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

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

0.题外话 接着昨天的[决战西二旗]|Redis面试热点之底层实现篇继续来了解一下ziplist压缩列表这个数据结构. 你可能会抱有疑问:我只是使用Redis的功能并且公司的运维同事都已经搭建好了平台,只需要在线申请一下配置和获取连接的地址就可以愉快地使用了,为啥还要这么深入的理解底层的数据结构呢?有啥用呢? 其实这个问题可以分几个方面去回答吧,笔者试着去解释一下原因: 好奇心 作为技术人员,没有好奇心会让我们错过很多精彩,难道你对如此强悍的NoSQL是如何跑起来的不感兴趣吗?好奇心让我们知道的

前言 前面用两篇文章大致介绍了Redis热点面试中的底层实现相关的问题,感兴趣的可以回顾一下:[决战西二旗]|Redis面试热点之底层实现篇[决战西二旗]|Redis面试热点之底层实现篇(续) 接下来我们继续来一起研究下Redis工程架构相关的问题,这部分内容出现的概率相对大一些,因为并不是所有人都会去研究源码,如果面试一味问源码那么可能注定是一场尬聊. 面试时在不要求候选人对Redis非常熟练的前提下,工程问题将是不二之选,工程问题相对较多,因此本号将分几篇学习完,今天先来一起学习第一篇. 通

什么是Redis: 概念: Redis (REmote DIctionary Server) 是用 C 语言开发的一个开源的高性能键值对(key-value)数据库. 特征:1. 数据间没有必然的关联关系2. 内部采用单线程机制进行工作3. 高性能.官方提供测试数据,50个并发执行100000 个请求,读的速度是110000 次/s,写的速度是81000次/s.4. 多数据类型支持 字符串类型 string 列表类型 list 散列类型 hash 集合类型 set 有序集合类型 sorted_s

本次要分享的是利用windows+nginx+iis+redis+Task.MainForm组建分布式架构,上一篇分享文章制作是在windows上使用的nginx,一般正式发布的时候是在linux来配置nginx,我这里测试分享内容只是起引导作用:下面将先给出整个架构的核心节点简介,希望各位多多点赞: . 架构设计图展示 . nginx+iis构建服务集群 . redis存储分布式共享的session及共享session运作流程 . redis主从配置及Sentinel管理多个Redis集群 .

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

mongodb和memcached不是一个范畴内的东西.mongodb是文档型的非关系型数据库,其优势在于查询功能比较强大,能存储海量数据.mongodb和memcached不存在谁替换谁的问题. 和memcached更为接近的是redis.它们都是内存型数据库,数据保存在内存中,通过tcp直接存取,优势是速度快,并发高,缺点是数据类型有限,查询功能不强,一般用作缓存.在我们团队的项目中,一开始用的是memcached,后来用redis替代. 相比memcached: 1.redis具有持久化机

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

Redis存储Tomcat集群的Session 如何 做到把新开发的代码推送到到生产系统中部署,生产系统要能够零宕机.对使用用户零影响. 设想 是使用集群来搞定,通过通知负载均衡Nginx,取下集群中的Tomcat节点,然后对Tomcat上的应用进行升级,再通知负载均衡Nginx,把Tomcat节点重新加载上去.依次这么做,把集群中的所有Tomcat都替换一次即可. 那么问题来了 在取下Tomcat节点和加载新Tomcat节点时如何做到对用户无影响呢?方法很简单,共享Session. 下面 我们