Tagged: Redis

[转]Redis Cluster怎么持久化的 0

[转]Redis Cluster怎么持久化的

持久化套路 OK,一般我们在生产上采用的持久化策略为 (1)master关闭持久化 (2)slave开RDB即可,必要的时候AOF和RDB都开启 该策略能够适应绝大部分场景,绝大部分集群架构。 Please follow and like us:0

[转]Redis高级特性与性能调优 0

[转]Redis高级特性与性能调优

本文将从Redis的基本特性入手,通过讲述Redis的数据结构和主要命令对Redis的基本能力进行直观介绍。之后概览Redis提供的高级能力,并在部署、维护、性能调优等多个方面进行更深入的介绍和指导。 本文适合使用Redis的普通开发人员,以及对Redis进行选型、架构设计和性能调优的架构设计人员。 Please follow and like us:0

[转]分布式系统Kafka和ES中,JVM内存越大越好吗? 0

[转]分布式系统Kafka和ES中,JVM内存越大越好吗?

这篇文章,给大家聊一个生产环境的实践经验:线上系统部署的时候,JVM 堆内存大小是越大越好吗? Please follow and like us:0

[转]一份完整的阿里云 Redis 开发规范 0

[转]一份完整的阿里云 Redis 开发规范

一、键值设计 1. key名设计 (1)【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:id

(2)【建议】:简洁性 保证语义的前提下,控制key的长度,当key较多时,内存占用也不容忽视,例如:

(3)【强制】:不要包含特殊字符 反例:包含空格、换行、单双引号以及其他转义字符 详细解析 Please follow and like us:0

[转]如何使用Redis流和Apache Spark处理实时数据? 0

[转]如何使用Redis流和Apache Spark处理实时数据?

本文要点 Apache Spark 的流框架(Structured Streaming)为数据流带来了 SQL 查询功能,让用户可以实时、可扩展地处理数据。 Redis 流(Redis Stream)是 Redis 5.0 新引入的数据结构,能够以亚毫秒级的延迟高速收集、保存和分发数据。 用户集成 Redis 流和流框架后就能简化连续应用程序(continuous application)的扩展工作。 开源的 Spark-Redis 库将 Apache Spark 与 Redis 连接起来。该库为 Redis 数据结构提供 RDD 和数据帧 API,使用户可以将 Redis 流用作流框架的数据源。 流框架是 Apache...

[转]深入学习Redis(6):集群架构的演进 0

[转]深入学习Redis(6):集群架构的演进

正文 老规矩,我还是以循序渐进的方式来讲,我一共经历过三套集群架构的演进! Please follow and like us:0

[转]新浪日访问量百亿级的应用如何做缓存架构设计 0

[转]新浪日访问量百亿级的应用如何做缓存架构设计

微博日活跃用户1.6亿+,每日访问量达百亿级,面对庞大用户群的海量访问,良好架构且不断改进的缓存体系具有非常重要的支撑作用。刷微博吗?跟我们一起听听那些庞大的数据是如何呈现的吧! 陈波:大家好,今天的分享主要有以下内容,首先是微博在运行过程中的数据挑战,然后是Feed系统架构,接下来会着重分析Cache架构及演进,最后是总结、展望。 Please follow and like us:0

[转]携程200T+规模的Redis容器化实践 0

[转]携程200T+规模的Redis容器化实践

背景 携程大部分应用是基于 CRedis 客户端通过集群来访问到实际的 Redis 的实例,集群是访问 Redis 的基本单位,多个集群对应一个 Pool,一个 Pool 对应一个 Group,每个 Group 对应一个或多个实例,Key 是通过一致性 hash 散列到每个 Group 上,集群拓扑图如截图所示。 这个图里面我们可以看到集群,Pool,Group 还有里面的实例,这是携程 Redis 一个比较常见的拓扑图,如下图: 为什么要容器化 标准化和自动化 Redis 之前是直接部署在物理机上,而 DBA 是根据物理机上设定的 Redis 的版本来选择需要部署的物理机,携程的各个版本的 Redis 非常分散而且不容易维护,如下图所示,容器天然支持标准化,另外容器基于 K8S...

[转]Redis持久化实战 0

[转]Redis持久化实战

它支持的数据类型很丰富,如字符串、链表、集合、以及散列等,并且还支持多种排序功能。 什么叫持久化? 用一句话可以将持久化概括为:将数据(如内存中的对象)保存到可永久保存的存储设备中。 持久化的主要应用是将内存中的对象存储在数据库中,或者存储在磁盘文件中、 XML 数据文件中等等。 Please follow and like us:0

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[总结]Redis热点Key发现及常见解决方案

一、热点Key问题产生的原因 1、用户消费的数据远大于生产的数据(热卖商品、热点新闻、热点评论、明星直播)。 在日常工作生活中一些突发的的事件,例如:双十一期间某些热门商品的降价促销,当这其中的某一件商品被数万次点击浏览或者购买时,会形成一个较大的需求量,这种情况下就会造成热点问题。 同理,被大量刊发、浏览的热点新闻、热点评论、明星直播等,这些典型的读多写少的场景也会产生热点问题。 2、请求分片集中,超过单 Server 的性能极限。 在服务端读数据进行访问时,往往会对数据进行分片切分,此过程中会在某一主机 Server 上对相应的 Key 进行访问,当访问超过 Server 极限时,就会导致热点 Key 问题的产生。 二、热点Key问题的危害 1、流量集中,达到物理网卡上限。 2、请求过多,缓存分片服务被打垮。 3、DB 击穿,引起业务雪崩。 如前文讲到的,当某一热点 Key 的请求在某一主机上超过该主机网卡上限时,由于流量的过度集中,会导致服务器中其它服务无法进行。 如果热点过于集中,热点 Key 的缓存过多,超过目前的缓存容量时,就会导致缓存分片服务被打垮现象的产生。 当缓存服务崩溃后,此时再有请求产生,会缓存到后台 DB 上,由于DB 本身性能较弱,在面临大请求时很容易发生请求穿透现象,会进一步导致雪崩现象,严重影响设备的性能。 三、解决方案 通常的解决方案主要集中在对客户端和 Server...