需求:获取redis实例中最大的top-N key 说明:由于redis 4.x才引入了memory usage keyname的语法.3.x不支持! db_ip=5.5.5.101 db_port=6379 password=abc123 cursor=0 cnt=100 new_cursor=0 function get_key() { redis-cli -h $db_ip -p $db_port -a $password scan $1 count $cnt > scan_tmp_res

//场景,给定一个订单号来从缓存中查询一个订单信息; 步骤: 1从redis中直接获取,有数据就返回 2.如果redis中没有值,就查数据库 3.数据库查到的数据不为空,就刷到redis中 4.返回查到的数据 一般的代码写法: public ShopOrderMast get(String orderId){ // 1从redis中直接获取,有数据就返回 String orderStr = redisUtil.string_get(orderId); if(StringUtils.isNotBl

个推作为国内第三方推送市场的早期进入者,专注于为开发者提供高效稳定的推送服务,经过9年的积累和发展,服务了包括新浪.滴滴在内的数十万APP.由于我们推送业务对并发量.速度要求很高,为此,我们选择了高性能的内存数据库Redis.然而,在实际业务场景中我们也遇到了一些Redis大key造成的服务阻塞问题,因此积累了一些应对经验.本文将对大key的发现.解决大key删除造成的阻塞做相应的介绍. Redis大key的一些场景及问题 大key场景 Redis使用者应该都遇到过大key相关的场景,比如: 1

个推作为国内第三方推送市场的早期进入者,专注于为开发者提供高效稳定的推送服务,经过9年的积累和发展,服务了包括新浪.滴滴在内的数十万APP.由于我们推送业务对并发量.速度要求很高,为此,我们选择了高性能的内存数据库Redis.然而,在实际业务场景中我们也遇到了一些Redis大key造成的服务阻塞问题,因此积累了一些应对经验.本文将对大key的发现.解决大key删除造成的阻塞做相应的介绍. Redis大key的一些场景及问题 大key场景 Redis使用者应该都遇到过大key相关的场景,比如: 1

作者:小林coding 图解计算机基础(操作系统.计算机网络.计算机组成.数据库等)网站:https://xiaolincoding.com 大家好,我是小林. 上周有位读者字节一二面时,被问到:Redis 的大 Key 对持久化有什么影响? Redis 的持久化方式有两种:AOF 日志和 RDB 快照. 所以接下来,针对这两种持久化方式具体分析分析. 大 Key 对 AOF 日志的影响 先说说 AOF 日志三种写回磁盘的策略 Redis 提供了 3 种 AOF 日志写回硬盘的策略,分别是: A

工作中,经常有些Redis实例使用不恰当,或者对业务预估不准确,或者key没有及时进行处理等等原因,导致某些KEY相当大. 那么大Key会带来哪些问题呢? 如果是集群模式下,无法做到负载均衡,导致请求倾斜到某个实例上,而这个实例的QPS会比较大,内存占用也较多:对于Redis单线程模型又容易出现CPU瓶颈,当内存出现瓶颈时,只能进行纵向库容,使用更牛逼的服务器. 涉及到大key的操作,尤其是使用hgetall.lrange 0 -1.get.hmget 等操作时,网卡可能会成为瓶颈,也会到导致堵

本文分享自华为云社区<墨天轮评测:GaussDB(for Redis)大Key操作的影响>,作者: 高斯 Redis 官方博客. 在前一篇文章<墨天轮评测:GaussDB(for Redis)稳定性与扩容表现> 中,我们使用多线程压测工具 memtier_benchmark 对华为 GaussDB(for Redis)和原生 Redis 进行了对比压测,发现原生 Redis 容易出现 OOM 故障,且扩容操作会很慢,给运维带来很大压力.反观华为 GaussDB(for Redis)

多大的 key 算大? 阿里云Redis 最佳实践中提到 合理的 Key 中 Value 的字节大小,推荐小于10 KB.过大的 Value 会引发数据倾斜.热点Key.实例流量或 CPU 性能被占满等问题,应从设计源头上避免此类问题带来的性能影响.那么 value Bytes >10kb 可以作为判断 大 key 的一个参考值. 2. 怎么发现大 Key ? --bigkeys 命令 --bigkeys 是 redis 自带的命令,对整个 Key 进行扫描,统计 string,list,set

接上一篇,我们得知了redis中存在大KEY,那么这个大KEY如何删除呢?本文将从源码角度分析Redis4.0带来的新特性. 在Redis中,对于大KEY的删除一直是个比较头疼的问题,为了不影响服务,我们通常需要自己实现工具来删除大KEY,或者在业务低峰期进行删除操作. 为了解决以上问题, Redis 4.0 新添加了 UNLINK 命令用于执行大KEY异步删除.那么这个异步删除的背后的逻辑是什么? 通过源码我们可以的得知以下信息: 当我们调用异步删除UNLINK命令时: 释放掉Expire D

redis大key,这里指的是大的集合数据类型,如(set/hash/list/sorted set),一个key包含很多元素.由于redis是单线程,在删除大key(千万级别的set集合)的时候,或者清理过期大key数据时,主线程忙于删除这个大key,会导致redis阻塞.崩溃,应用程序异常的情况. 一个例子 线上redis作为实时去重的一个工具,里面有6千万的用户guid,这么一个set集合,如果直接使用del删除,会导致redis严重阻塞. > info memory # Memory u

今天遇到了一个前同事挖的坑,刷新缓存中商品信息时先让key过期,然后从数据库里取最新数据然后再放到缓存中,他是这样写的 redisTemplate.expire(CacheConst.GOOGS_PREFIX,1,TimeUnit.MILLISECONDS); 设置key过期为一毫秒,导致缓存中有时没有商品信息,因为在这一毫秒内有可能已经从数据库中取到了最新数据,并且又放到了缓存中,一毫秒过后key过期了,缓存中就没了商品信息. 正确的应该这样写redisTemplate.expire(Cach

Redis 大 key 问题 & 问题分析 & 解决方案 Redis 什么是 Redis 大 key 单个key 存储的 value 很大 hash, set,zset,list 结构中存储过多的元素 可能存在 Redis 大 key 的业务场景 1.配送范围特别大的门店 2.促销活动特别多的门店.商家等 3.高频用户下的订单列表 ... Redis 大 key 的危害 OPS 低也会导致内存占用多.流量大; 比如一次取走100K的数据,当OPS为1000时,就会产生100M/s的流量;

线上一个业务出现异常:redis的一个大大大大大key数据有问题,所以导出修改再导入,但遇到了问题: [root@ ~]# /usr/local/redis/bin/redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379 -a pass123 set k3 "`cat /tmp/bigkey.txt`" -bash: /usr/local/redis/bin/redis-cli: Argument list too long 这里直接使用其他redis客户端就好,比如pyredi

1. 把redis集群中的 master 节点信息记录在文件 redis_object_port.info 中, 方便下一步遍历各实例中的大 keys redis-cli -h 10.240.47.147 -p 7000 cluster nodes | grep master | awk '{print $2}' | awk -F ':' '{print " -h " $1 " -p " $2}'  > redis_object_port.info 2. 遍历

常规的获得小文件(2.1GB以下)的字节大小可以使用ftell,函数 ftell 用于得到文件位置指针当前位置相对于文件首的偏移字节数.使用fseek函数后再调用函数ftell()就能非常容易地确定文件的当前位置.因为ftell返回long型,根据long型的取值范围-231~231-1(-2147483648-2147483647),故对大于2.1G的文件进行操作时出错.ftell一般用于读取文件的长度,一般的使用方法如下: #include <stdio.h> main() { FILE

如何在O(n)内获取一个数组比如{9, 1, 2, 8, 7, 3, 6, 4, 3, 5, 0, 9, 19, 39, 25, 34, 17, 24, 23, 34, 20}里面第K大的元素呢? 我们可以使用类似快排的分区方式,将第K大的元素限定在数组的左边或右边,递归求取. 我的Java代码实现如下: package com.structure.sort; /** * @author zhangxingrui * @create 2019-01-27 22:52 **/ public cla

利用Java提供的Random类.从List或Set中随机取出一个元素,从Map中随机获取一个key或value. 因为Set没有提供get(int index)方法,仅仅能先获取一个随机数后.利用一个计数器,对Set进行循环,当计数器等于随机数时返回当前元素,对于Map的处理也类似. 不知有没有更好的方法-- package com.xjj.util; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Set; impo

相关包下载链接 https://github.com/sripathikrishnan/redis-rdb-tools/releaseshttps://pypi.org/project/python-lzf/https://pypi.python.org/simple/redis/ 安装 pip install python-lzf-0.2.4.tar.gzpip install redis-2.10.6.tar.gzpip install rdbtools-0.1.12.tar.gz 解析re

原文地址:spring-boot的spring-cache中的扩展redis缓存的ttl和key名 前提 spring-cache大家都用过,其中使用redis-cache大家也用过,至于如何使用怎么配置,本篇就不重点描述了.本篇主要解决2个问题,第一个问题使用redis做缓存时对每个key进行自定义的过期时间配置,第二个使用redis做缓存时@Cacheable(value = "value", key = "#p0") ,最后生成的key会在value和p0中间

阿里的人问我 缓存雪崩(大量数据在同一时间过期了)了如何处理,缓存击穿了如何处理,回答的很烂,做了总结: 把redis作为缓存使用已经是司空见惯,但是使用redis后也可能会碰到一系列的问题,尤其是数据量很大的时候,经典的几个问题如下: 1. 缓存穿透 在大多数互联网应用中,缓存的使用方式如下图所示: 当业务系统发起某一个查询请求时,首先判断缓存中是否有该数据: 如果缓存中存在,则直接返回数据: 如果缓存中不存在,则再查询数据库,然后返回数据. 了解了上述过程后,下面说说缓存穿透. 1.1 什么

 转载请注明 http://www.cnblogs.com/juandx/p/5418204.html openstack有3个库,nova,neutron,keystone,我现在需要做的是跨库联表查询虚机的信息 获取一个虚机的floating_ip, fix_ip, project_name, user_name, hostname, host (不知道在instances表中host和node有什么区别) select j.floating_ip_address as floating_i