一.需求起因 在高并发的业务场景下,数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节.所以,就需要使用redis做一个缓冲操作,让请求先访问到redis,而不是直接访问MySQL等数据库. 这个业务场景,主要是解决读数据从Redis缓存,一般都是按照下图的流程来进行业务操作. 读取缓存步骤一般没有什么问题,但是一旦涉及到数据更新:数据库和缓存更新,就容易出现缓存(Redis)和数据库(MySQL)间的数据一致性问题. 不管是先写MySQL数据库,再删除Redis缓存:还是先删除缓存,再写库,都有可能

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:

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

为什么使用Redis做缓存 MySQL缺点 单机连接数目有限 对数据进行写速度慢 Redis优点 内存操作数据速度快 IO复用,速度快 单线程模型,避免线程切换带来的开销,速度快 一致性问题 读数据的时候首先去Redis里读,没有读到再去MySQL里读,读回来之后更新到Redis里作为下一次的缓存.写数据的时候回产生数据不一致的问题,无论是先写到Redis里再写MySQL还是先写MySQL再写Redis,这两步写操作不能保证原子性,所以会出现Redis和MySQL里的数据不一致.无论采取何种方式

Redis中数据清除可以分为两种方式 手动清除:指定要清除的key,通过delete命令即可清除 自动清除:使用Redis提供的数据过期策略 Redis数据过期策略      redis提供了非常灵活的数据自动清除策略,通过简单配置即可实现,以下是具体的策略: noeviction:达到内存限制时返回报错 allkeys-lru:对所有的key采用 (LRU) 算法移除. volatile-lru: 仅对设置过期时间的key采用(LRU)算法移除. allkeys-random: 对所有的key

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

出处http://www.cnblogs.com/xiaoxi/p/7065328.html 一.概述 Redis的强大性能很大程度上都是因为所有数据都是存储在内存中的,然而当Redis重启后,所有存储在内存中的数据将会丢失,在很多情况下是无法容忍这样的事情的.所以,我们需要将内存中的数据持久化!典型的需要持久化数据的场景如下: 将Redis作为数据库使用: 将Redis作为缓存服务器使用,但是缓存miss后会对性能造成很大影响,所有缓存同时失效时会造成服务雪崩,无法响应. 本文介绍Redis所

1.redis持久化的意义----redis故障恢复 在实际的生产环境中,很可能会遇到redis突然挂掉的情况,比如redis的进程死掉了.电缆被施工队挖了(支付宝例子)等等,总之一定会遇到各种奇葩的现象导致redis死掉,这时候放在redis内存中的数据就会全部丢失,这些数据可能服务很多的系统或者服务,当然,我们可以重新启动redis,重启之后,如果redis没有持久化,redis中的数据就会全部丢失. 如果通过持久化将数据搞一份到磁盘,然后定期的同步和备份到云存储服务上去,那么就可以保证数据

Py西游攻关之RabbitMQ.Memcache.Redis   RabbitMQ 解释RabbitMQ,就不得不提到AMQP(Advanced Message Queuing Protocol)协议. AMQP协议是一种基于网络的消息传输协议,它能够在应用或组织之间提供可靠的消息传输.RabbitMQ是该AMQP协议的一种实现,利用它,可以将消息安全可靠的从发 送方传输到接收方.简单的说,就是消息发送方利用RabbitMQ将信息安全的传递给接收方. RabbitMQ是一个在AMQP基础上完整的

Redis 是什么? 通常而言目前的数据库分类有几种,包括 SQL/NSQL,,关系数据库,键值数据库等等等. 分类的标准也不一,Redis本质上也是一种键值数据库的,但它在保持键值数据库简单快捷特点的同时,又吸收了部分关系数据库的优点.从而使它的位置处于关系数据库和键值数据库之间. Redis不仅能保存Strings类型的数据,还能保存Lists类型(有序)和Sets类型(无序)的数据,而且还能完成排序(SORT) 等高级功能,在实现INCR,SETNX等功能的时候,保证了其操作的原子性,除此

数据存储和有效期 在 redis 工作流程中,过期的数据并不需要马上就要执行删除操作.因为这些删不删除只是一种状态表示,可以异步的去处理,在不忙的时候去把这些不紧急的删除操作做了,从而保证 redis 的高效 数据的存储 在redis中数据的存储不仅仅需要保存数据本身还要保存数据的生命周期,也就是过期时间.在redis 中 数据的存储结构如下图: 获取有效期 Redis是一种内存级数据库,所有数据均存放在内存中,内存中的数据可以通过TTL指令获取其状态 删除策略 在内存占用与CPU占用之间寻找一

1.Redis中key的的过期时间 通过EXPIRE key seconds命令来设置数据的过期时间.返回1表明设置成功,返回0表明key不存在或者不能成功设置过期时间.在key上设置了过期时间后key将在指定的秒数后被自动删除.被指定了过期时间的key在Redis中被称为是不稳定的. 当key被DEL命令删除或者被SET.GETSET命令重置后与之关联的过期时间会被清除 127.0.0.1:6379> setex s 20 1 OK 127.0.0.1:6379> ttl s (intege

一.对Redis持久化的探讨与理解 目前Redis持久化的方式有两种: RDB 和 AOF 首先,我们应该明确持久化的数据有什么用,答案是用于重启后的数据恢复. Redis是一个内存数据库,无论是RDB还是AOF,都只是其保证数据恢复的措施. 所以Redis在利用RDB和AOF进行恢复的时候,都会读取RDB或AOF文件,重新加载到内存中. RDB就是Snapshot快照存储,是默认的持久化方式. 可理解为半持久化模式,即按照一定的策略周期性的将数据保存到磁盘. 对应产生的数据文件为dump.rd

缓存与ABP Redis Cache 为什么要用缓存 为什么要用缓存呢,说缓存之前先说使用缓存的优点. 减少寄宿服务器的往返调用(round-trips). 如果缓存在客户端或是代理,将减少对服务器的请求,减少带宽. 减少对数据库服务器的往返调用(round-trips). 当内容缓存在web服务器,能够减轻对数据库的请求. 减少网络带宽. 避免了重新生成可重用内容的时耗. 提高性能 因为缓存减少了round-trips, network traffic(网络带宽),并避免- 了生成可重用内容的

1.Redis中key的的过期时间 通过EXPIRE key seconds命令来设置数据的过期时间.返回1表明设置成功,返回0表明key不存在或者不能成功设置过期时间.在key上设置了过期时间后key将在指定的秒数后被自动删除.被指定了过期时间的key在Redis中被称为是不稳定的. 当key被DEL命令删除或者被SET.GETSET命令重置后与之关联的过期时间会被清除 127.0.0.1:6379> setex s 20 1 OK 127.0.0.1:6379> ttl s (intege

自从使用Asp.net Core2.0 以来,不停摸索,查阅资料,这方面的资料是真的少,因此,在前人的基础上,摸索出了Asp.net Core2.0 缓存 MemoryCache 和 Redis的用法,并实现了简单的封装 那么,先给出几个参考资料吧 关于两种缓存:https://www.cnblogs.com/yuangang/p/5800113.html 关于redis持久化:https://blog.csdn.net/u010785685/article/details/52366977 两

原文地址:https://yq.aliyun.com/articles/257459# 背景 Redis作为一个高性能的内存NoSQL数据库,其容量受到最大内存限制的限制. 用户在使用Redis时,除了对性能,稳定性有很高的要求外,对内存占用也比较敏感.在使用过程中,有些用户会觉得自己的线上实例内存占用比自己预想的要大. 事实上,实例中的内存除了保存原始的键值对所需的开销外,还有一些运行时产生的额外内存,包括: 垃圾数据和过期Key所占空间 字典渐进式Rehash导致未及时删除的空间 Redis

http://www.cnblogs.com/xuliangxing/p/7151812.html 本文对Redis的过期机制简单的讲解一下 讲解之前我们先抛出一个问题,我们知道很多时候服务器经常会用到redis作为缓存,有很多数据都是临时缓存一下,可能用过之后很久都不会再用到了(比如暂存session,又或者只存放日行情股票数据)那么就会出现一下几个问题了 Redis会自己回收清理不用的数据吗? 如果能,那如何配置? 如果不能,如何防止数据累加后大量占用存储空间的问题? 之前一直接触Redis

本文对Redis的过期机制简单的讲解一下 讲解之前我们先抛出一个问题,我们知道很多时候服务器经常会用到redis作为缓存,有很多数据都是临时缓存一下,可能用过之后很久都不会再用到了(比如暂存session,又或者只存放日行情股票数据)那么就会出现一下几个问题了 Redis会自己回收清理不用的数据吗? 如果能,那如何配置? 如果不能,如何防止数据累加后大量占用存储空间的问题? 之前一直接触Redis不是很深入,最近项目当中遇到一个需求场景,需要清空一些存放在Redis的数据,主要是通过一些时间进行

本文对Redis的过期机制简单的讲解一下 讲解之前我们先抛出一个问题,我们知道很多时候服务器经常会用到redis作为缓存,有很多数据都是临时缓存一下,可能用过之后很久都不会再用到了(比如暂存session,又或者只存放日行情股票数据)那么就会出现一下几个问题了 Redis会自己回收清理不用的数据吗? 如果能,那如何配置? 如果不能,如何防止数据累加后大量占用存储空间的问题? 之前一直接触Redis不是很深入,最近项目当中遇到一个需求场景,需要清空一些存放在Redis的数据,主要是通过一些时间进行

Redis大部分应用场景是纯缓存服务,请求后端有Primary Storage的组件,如MySQL,HBase;请求Redis的键未命中,会从primary Storage中获取数据返回,同时更新Redis缓存.如果少量数据丢失,相当于请求"缓冲未命中": 一般对业务的影响是无感知的.但现在Redis用作存储的业务场景变多,数据丢失对业务是致命的影响.下面简单讨论几个Redis常见数据"丢失"现象,以及怎么规避:   数据丢失的影响-   Redis存储的应用场景,