01 2021 档案
摘要:今天是Redis实战系列的第一讲,先从如何搭建一个Redis实例开始。 下面介绍如何在Docker、Windows、Linux下安装。 Docker下安装 1.查看可用的 Redis 版本 访问 Redis 镜像库地址:https://hub.docker.com//redis?tab=tags。
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摘要:Redis被广泛使用的一个很重要的原因是它的高性能。因此我们必要要重视所有可能影响Redis性能的因素、机制以及应对方案。影响Redis性能的五大方面的潜在因素,分别是: Redis内部的阻塞式操作 CPU核和NUMA架构的影响 Redis关键系统配置 Redis内存碎片 Redis缓冲区 这一讲,
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摘要:Redis被广泛使用的一个很重要的原因是它的高性能。因此我们必要要重视所有可能影响Redis性能的因素、机制以及应对方案。影响Redis性能的五大方面的潜在因素,分别是: Redis内部的阻塞式操作 CPU核和NUMA架构的影响 Redis关键系统配置 Redis内存碎片 Redis缓冲区 这一讲学
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摘要:Redis被广泛使用的一个很重要的原因是它的高性能。因此我们必要要重视所有可能影响Redis性能的因素、机制以及应对方案。影响Redis性能的五大方面的潜在因素,分别是: Redis内部的阻塞式操作 CPU核和NUMA架构的影响 Redis关键系统配置 Redis内存碎片 Redis缓冲区 在前面的
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摘要:Redis被广泛使用的一个很重要的原因是它的高性能。因此我们必要要重视所有可能影响Redis性能的因素、机制以及应对方案。影响Redis性能的五大方面的潜在因素,分别是: Redis内部的阻塞式操作 CPU核和NUMA架构的影响 Redis关键系统配置 Redis内存碎片 Redis缓冲区 这一讲,
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摘要:这一节,我们来学习一下缓存异常。缓存异常有四种类型,分别是缓存和数据库的数据不一致、缓存雪崩、缓存击穿和缓存穿透。 下面通过了解这四种缓存异常的原理和应对方法。 缓存和数据库的数据不一致 缓存和数据库的数据一致性包含两种情况: 缓存中有数据,缓存的数据值需要和数据库中的值相同; 缓存中没有数据,数据
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摘要:上一讲介绍了缓存满了,通过内存淘汰机制来淘汰掉数据。如果有的数据一直滞留在缓存中,但又没有应用使用,时间长了,就可能会占据大部分的缓存空间。 今天我们来学习一下缓存污染,以及如何解决缓存污染。 缓存污染 缓存污染,指留存在缓存中的数据,实际不会被再次访问了,但又占据了缓存空间。 要解决缓存污染的关键
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摘要:上一讲提到,缓存的容量总是小于后端数据库的。随着业务系统的使用,缓存数据会撑满内存空间,该怎么处理呢? 本节我们来学习内存淘汰机制。在Redis 4.0之前有6种内存淘汰策略,之后又增加2种,一共8种,如下图所示: noeviction策略:内存空间达到maxmemory时,不会淘汰数据,有新写入时
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摘要:Redis被广泛使用的一个很重要的原因是它的高性能。因此我们必要要重视所有可能影响Redis性能的因素、机制以及应对方案。影响Redis性能的五大方面的潜在因素,分别是: Redis内部的阻塞式操作 CPU核和NUMA架构的影响 Redis关键系统配置 Redis内存碎片 Redis缓冲区 这一讲,
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摘要:Redis提供了高性能的数据存取功能,所以广泛应用在缓存场景中,既能有效地提升业务应用的响应速度,还可以避免把高并发压力发送到数据库层。 因为Redis用作缓存的普遍性以及它在业务应用中的重要作用,所以需要系统地掌握缓存的一系列内容,包括工作原理、替换策略、异常处理和扩展机制。 今天我们了解缓存的特
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摘要:现在有一个场景:要用Redis保存5000万个键值对,每个键值对大约是512B,要怎么部署Redis服务呢? 第一个方案,也是最容易想到的,需要保存5000万个键值对,每个键值对约为512B,一共需要25GB空间,选择一台32GB内存的用品来部署Redis,还剩余7GB空间,可以采用RDB对数据做持
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摘要:上一篇文章介绍了高可靠方案:主从集群模式。通过主从库的读写分离,来保证服务的可靠性。 当某个从库出现故障时,不影响服务的使用,主库仍然可以处理写命令,其他从库可以处理读命令。但主库发生故障,就不能处理写命令了,从库只能处理读命令。这就影响服务的正常使用了,该如何解决呢? 只要找一个从库当主库就可以解
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