随笔分类 - Redis
Redis
摘要：🧠 一、ZSet 是什么？ ZSet（Sorted Set）= 有序集合 元素 不重复（唯一 key），但可以有相同的分值（score）。 元素按照 score 从小到大排序。 支持按 score 范围 / 排名区间 查询，非常高效。 语法示例： ZADD user_score 80 user1
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摘要：一、Redis 布隆过滤器与 Redisson 简介 布隆过滤器（Bloom Filter）是一种概率型数据结构，用于快速判断一个元素 “是否存在于集合中”。它的特点是： 优点：空间效率极高（远小于传统集合）、查询速度快（O (k)，k 为哈希函数数量）； 缺点：存在误判率（可能把 “不存在的元素”
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摘要：参考地址：https://www.cnblogs.com/irobotzz/p/18271384
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摘要：我们在项目中使用redis，肯定不会是单点部署Redis服务的。因为单点部署一旦宕机，就不可用了。为了实现高可用，通常的做法是，将数据库复制多个副本以部署在不同的服务器上，其中一台挂了也可以继续提供服务。Redis 实现高可用有三种部署模式：主从模式，哨兵模式，集群模式。1.主从模式主从模式中，Re
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摘要：一、键值设计1. key名设计【建议】: 可读性和可管理性以业务名(或数据库名)为前缀(防止key冲突)，用冒号分隔，比如业务名:表名:idredis使用的时候注意命名空间，一个项目一个命名空间，项目内业务不同命名空间也不同。一般情况下： 1) 第一段放置项目名或缩写 如 project 2) 第二
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摘要：地址：https://mp.weixin.qq.com/s/LRZzTgflsbIfY3Z8s0qFMA，https://mp.weixin.qq.com/s/Q4Etl5xJZtOhXgy8UK_69g
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摘要：这是一篇不错的文章，系统的总结了redis的知识点和遇到的问题，地址：https://mp.weixin.qq.com/s/BFyQ3eZEaqxMlFN2qiqwCw
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摘要：概述redis 中的大key 主要包括以下几个部分(超过M级别的): 单个简单的key存储的value很大 hash， set，zset，list 中存储过多的元素 一个集群存储了上亿的key 大key有什么影响我们都知道，redis的一个典型特征就是：核心工作线程是单线程。单线程中请求任务的处理是
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摘要：1. 概述由于 Redis 是单线程在处理用户的命令，而 Keys 命令会一次性遍历所有 Key，于是在 命令执行过程中，无法执行其他命令。这就导致如果 Redis 中的 key 比较多，那么 Keys 命令执行时间就会比较长，从而阻塞 Redis。所以很多教程都推荐使用 Scan 命令来代替 Ke
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摘要：哈希在很多编程语言中都有着很广泛的应用，而在Redis中也是如此，在redis中，哈希类型是指Redis键值对中的值本身又是一个键值对结构，形如value=[{field1，value1}，...{fieldN，valueN}]，其与Redis字符串对象的区别如下图所示: 一：内部编码 哈希类型的内
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摘要：查看Redis集群信息 guodong@sh-guodong src % redis-cli -p 7001 cluster nodes 5e94ae9b31b2029b2e881e9e302800941e1debcd 127.0.0.1:7004@17004 slave 5500c4ce07bbb
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摘要：一：安装Redis和配置Redis Redis版本是：redis-5.0.14.cluster 如上图所示，一共是三个master（redis1,redis2,redis3），三个从节点(redis1-1,redis3-1,redis2-1,)。六个节点端口号分别为：7001、7002、7003、7
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摘要：Redis Cluster将所有的数据划分为16384个槽位，它比codis的1024个槽位划分的更为精细。每个节点负责一部分数据。槽位的信息存储于每个节点中，当Redis Cluster的客户端连链接集群时候，也会得到一份集群的槽位配置信息。这样当客户端想要查找某个key时，可以直接定位到目标节点
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摘要：虽然我们经常将 Redis 看做一个纯内存的键值存储系统，但是我们也会用到它的持久化功能，RDB 和 AOF 就是 Redis 为我们提供的两种持久化工具，其中 RDB 就是 Redis 的数据快照，我们在这篇文章想要分析 Redis 为什么在对数据进行快照持久化时会需要使用子进程，而不是将内存中的
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摘要：1. Redis6.0之前的版本真的是单线程吗？Redis在处理客户端的请求时，包括获取 (socket 读)、解析、执行、内容返回 (socket 写) 等都由一个顺序串行的主线程处理，这就是所谓的“单线程”。但如果严格来讲从Redis4.0之后并不是单线程，除了主线程外，它也有后台线程在处理一些
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摘要：Redis 底层是双向链表值在键在 值光键亡list的数据结果是是quicklist元素较少的情况下 会使用一块连续的内存存储，这个结构是ziplist也就是压缩链表 它讲所有的元素紧挨着一起存储 分配的是一块连续的内存 当数据量比较多的时候才改成quicklist 因为普通的链表需要的附加指针空间
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摘要：查找所有符合给定模式 pattern 的 key 。KEYS * 匹配数据库中所有 key 。KEYS h?llo 匹配 hello ， hallo 和 hxllo 等。KEYS h*llo 匹配 hllo 和 heeeeello 等。KEYS h[ae]llo 匹配 hello 和 hallo ，
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摘要：Redis4.0新增了非常实用的lazy free特性，从根本上解决Big Key(主要指定元素较多集合类型Key)删除的风险。笔者在redis运维中也遇过几次Big Key删除带来可用性和性能故障。本文分为以下几节说明redis lazy free： lazy free的定义 我们为什么需要laz
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摘要：Redis 大keyRedis使用过程中经常会有各种大key的情况， 比如： 单个简单的key存储的value很大 hash， set，zset，list 中存储过多的元素（以万为单位） 由于redis是单线程运行的，如果一次操作的value很大会对整个redis的响应时间造成负面影响，所以，业务上
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摘要：热Key问题所谓热key问题就是，突然有几十万的请求去访问redis上的某个特定key。那么，这样会造成流量过于集中，达到物理网卡上限，从而导致这台redis的服务器宕机。那接下来这个key的请求，就会直接怼到你的数据库上，导致你的服务不可用。怎么发现热key 方法一:凭借业务经验，进行预估哪些是热
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