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.

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

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

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

本文主要和大家分享一下redis的高级特性:bit位操作. 本文redis试验代码基于如下环境: 操作系统:Mac OS 64位 版本:Redis 5.0.7 64 bit 运行模式:standalone mode redis位操作 reids位操作也叫位数组操作.bitmap,它提供了SETBIT.GETBIT.BITCOUNT.BITTOP四个命令用于操作二进制位数组. 先来看一波基本操作示例: SETBIT 语法:SETBIT key offset value 即:命令 key 偏移量 0

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

读取redis中的数据时出现:MISCONF Redis is configured to save RDB snapshots   以下为异常详细信息: Exception in thread "main" redis.clients.jedis.exceptions.JedisDataException: MISCONF Redis is configured to save RDB snapshots, but is currently not able to persist o

数据可以存储在内存中.文件中.按二进制序列化存储的文件中.数据库中等. 1.内存存储 2.CSV文件存储 3.gob序列化存储 内存存储 将数据存储到内存中.此处所指的内存是指应用程序自身的内存空间(如slice.array.map.struct.队列.树等等容器),而不是外部的内存数据库(如redis). 例如,要存储博客文章. 每篇博客文章都有文章ID.文章内容以及文章作者(关于博客类文章,一般还有浏览量.点赞数量.评论.文章发表时间.文章是否置顶.标签.是否转载等等属性).假设它是一个st

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]

本篇文章不涉及redis的安装配置,百度或谷歌即可,很简单. 首先,我来说说redis的应用场景,大部分公司都是将redis作为缓存服务器,或者作为ELK日志收集里面的缓存角色(其他这里就不做介绍,比如作为数据库.订阅/发布等).在这些应用中,我们最值得关注的是redis内存管理机制.下面我就从如下几个问题,开始探讨. Redis是否需要开启限制内存大小? 在实际生产当中,设置redis内存大小是必须的.否则redis会无限制使用内存,直到将内存资源消耗殆尽.一般配置内存不超过机器内存3/4.如

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.添加Redis依赖 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/P

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

作为内存数据库,内存空间大小对于 Redis 来说是至关重要的.内存越多,意味着存储的数据也会越多.但是不知道你有没有遇到过这样的情况,明明空间很大,但是内存的使用却不是很理想. 为什么会出现这样的情况呢?这期我们就来看看这个"诡异"的事件. 坐好了,准备发车! 图注:思维导图 查看内存使用情况 首先想要知道 Redis 内存的使用情况,我们就需要获取相关的信息. Redis 中查看内存相关信息是很简单的,只需要在命令行输入『info memory』就可以看到各种相关数据.在这里我罗列

redis作为目前最流行的nosql缓存数据库,凭借其优异的性能.丰富的数据结构已成为大部分场景下首选的缓存工具. 由于redis是一个纯内存的数据库,在存放大量数据时,内存的占用将会非常可观.那么在一些场景下,通过选用合适数据结构来存储,可以大幅减少内存的占用,甚至于可以减少80%-99%的内存占用. ​ 利用zipList来替代大量的Key-Value 先来看一下场景,在Dsp广告系统.海量用户系统经常会碰到这样的需求,要求根据用户的某个唯一标识迅速查到该用户id.譬如根据mac地址或uui