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:

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.

东西不多卖 秒杀系统需要保证东西不多卖,关键是在多个客户端对库存进行减操作时,必须加锁.Redis中的Watch刚好可以实现一点.首先我们需要获取当前库存,只有库存中的食物小于购物车的数目才能对库存进行减.在高并发的情况下会出现某时刻查询库存够的,但下一时刻另外一个线程下单了,对库存进行减操作,刚好小于上个线程的购物车数目.照理现在的状态是不能下单成功的,因为库存已经不够了,但上一线程仍然认为数量还够,对库存进行减操作,从而导致库存出现负数的情况.如何避免? Redis 中的watch可以在事务

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

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

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

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(

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

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

如果你用redis缓存技术的话,肯定要考虑如何用redis来加多台机器,保证redis是高并发的,还有就是如何让Redis保证自己不是挂掉以后就直接死掉了,redis高可用 redis高并发:主从架构,一主多从,一般来说,很多项目其实就足够了,单主用来写入数据,单机几万QPS,多从用来查询数据,多个从实例可以提供每秒10万的QPS. redis高并发的同时,还需要容纳大量的数据:一主多从,每个实例都容纳了完整的数据,比如redis主就10G的内存量,其实你就最对只能容纳10g的数据量.如果你的缓

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

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

Redis 面试的时候遇到过问Redis是如何解决“竞态条件”的,相关知识点总结一下. 乐观锁 所谓竞态条件,举个例子,一个代表点击数的数值hitcount,每个客户点击一次则+1. 没有事务的时候,假设我们的操作如下: hc=GET hitcount; hc=hc+1; SET hitcount $hc; 非并发状态下,这样做是OK的,但是并发状态下会出现的问题是: 1 A和B两个客户端分别从Redis处取值,并+1,值都是11. 2 Redis是单线程模型,所以A和B的SET命令只能先执行1

一.redis数据持久化 由于redis是一个内存数据库,如果系统遇到致命问题需要关机或重启,内存中的数据就会丢失,这是生产环境所不能允许的.所以redis提供了数据持久化的能力. redis提供了两种持久化数据的方式,分别是RDB和AOF,这两种方式都是把数据写到硬盘上,实现内容数据的备份,在需要的时候redis会读取RDB或AOF文件,重新把数据加载到内存中,从而实现数据的恢复. 这两种持久化方式因为原理不同,因此各有优缺点,可根据实际情况灵活选 用. 1.RDB RDB原理 RDB持久化方

一.概述 上次写这篇文章文章的时候,Spark还是1.x,kafka还是0.8x版本,转眼间spark到了2.x,kafka也到了2.x,存储offset的方式也发生了改变,笔者根据上篇文章和网上文章,将offset存储到Redis,既保证了并发也保证了数据不丢失,经过测试,有效. 二.使用场景 Spark Streaming实时消费kafka数据的时候,程序停止或者Kafka节点挂掉会导致数据丢失,Spark Streaming也没有设置CheckPoint(据说比较鸡肋,虽然可以保存Dire

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

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

Redis 是一个内存数据库,所有的数据都直接保存在内存中,那么,一旦 Redis 进程异常退出,或服务器本身异常宕机,我们存储在 Redis 中的数据就凭空消失,再也找不到了. Redis 作为一个优秀的数据中间件,必定是拥有自己的持久化数据备份机制的,redis 中主要有两种持久化策略,用于将存储在内存中的数据备份到磁盘上,并且在服务器重启时进行备份文件重载. RDB 和 AOF 是 Redis 内部的两种数据持久化策略,这是两种不同的持久化策略,一种是基于内存快照,一种是基于操作日志,那么

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

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: