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

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

在HDInsight中从Hadoop的兼容BLOB存储查询大数据的分析 低成本的Blob存储是一个强大的.通用的Hadoop兼容Azure存储解决方式无缝集成HDInsight.通过Hadoop分布式文件系统(HDFS)接口,完整的组件集合在HDInsight能够 在Blob存储数据的直接操作.在本教程中,学习怎样建立一个容器的Blob存储,然后在里面处理的数据. 在BLOB存储中存储的数据能够用于计算的HDInsight集群被安全地删除,而不会丢失用户数据. 注意: 该ASV://语法中不支持

Redis 使用 Lua 模糊查询所有key 及 相对应的集合总数 .Net 4.5.1 需要引入:    StackExchange.Redis  (测试用的 1.2.4.0) 方法一: 优点:原子操作,对于大数据操作快,lua 语法难写. var Prefix = "Cache"; //Key 前缀,关键词 var dic = new Dictionary<string, long>(); //转换为键值队 var db = new Multiplexer(name).

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

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)

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

但JAVA本身缺少相应的类库,需要硬编码才能实现结构化文件计算,代码复杂且可读性差,难以实现高效的并行处理. 使用免费的集算器可以弥补这一不足.集算器封装了丰富的结构化文件读写和游标计算函数,书写简单代码就能实现并行计算,并提供了易用的JDBC接口.JAVA应用程序可以将集算器脚本文件当做数据库存储过程执行,传入参数并用JDBC获得返回结果 下面举例说明集算器协助JAVA查询大文本的过程. 源数据sOrder.txt如下: 要查询起止时间是startDate.endDate之间,金额大于argA

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

用DataGridView无分页绑定一个几千条数据的查询,查询的时候界面直接卡死十几秒,用户体验非常不好,因此用异步操作解决界面卡死的问题原本场景:点击[查询]后,界面直接卡死优化场景:点击[查询]后,界面可以随意移动,感觉不到后台在做大量数据的读取和绑定 private void btnQuery_Click(object sender, EventArgs e) { // 查询按钮点击后,按钮文本由"查询"改为"加载中",并把按钮状态改为不可点击 btnQuer

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

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

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;

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

PHP:PHP 5.3.6 (cli) (built: Jun 15 2011 16:29:50) MYSQL:5.1.51 如果我们有的一张表有几百万或几千万的记录,我们要使用 PHP 将所有的记录都获取过来(遍历数据表)进行处理.查询语句: SELECT * FROM largetable; PS:为了证明上面的做法是最佳的办法,我尝试使用 largetable 中的一个字段做 where ,以及 LIMIT,OFFSET .上面那种 WHERE 获得结果很慢,虽然用了索引.后面这种 LIM

先上两段代码 代码一 Query query = new Query();queryAfter.addCriteria(Criteria.where("id").in(idList));queryAfter.addCriteria(Criteria.where("time").gte(startTime).lte(endTime));List<TestEntity> lists = mongoTemplate.find(queryBefore,TestE

最近因为要开发大数据量网站,特作比较. Linq to SQL 查询 记录数:399997Linq to SQL 查询 Milliseconds:1910视图查询 记录数:399997视图查询 Milliseconds:3435Entity Framework 查询 记录数:400000Entity Framework 查询 Milliseconds:4049企业库存储过程 to DataReader 记录数:399997企业库存储过程 to DataReader Milliseconds:32

方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. 方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条) 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM

二.导入css和js到网站上 1.使用CDN,节省自己网站的流量 ? 1 2 <link href="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/select2/4.0.3/css/select2.min.css" rel="external nofollow" rel="stylesheet" /> <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/