作者：孤独烟 引言这个问题实际上就是热点key问题，其实热点key问题说来也很简单，就是瞬间有几十万上百万，甚至更大的请求去访问redis上某个固定的key，从而压垮缓存服务的情情况。其实生活中也是有不少这样的例子，比如XX明星结婚。那么关于XX明星的Key就会瞬间增大，就会出现热点数据问题。PS:hot key和big key问题，大家一定要有所了解，非常重要。本文预计分为如下几个部分：热点ke
1、什么是Redis？简述它的优缺点？Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以处理超过 10万次读写操作，是已知性能最快的Key-Value DB。Redis的出色之处不仅仅是性能，Redis最大的魅力是支持保存
1，测试循环存100万数据，显示qps1201，cpu 使用2.7%，正常范围内。2，测试循环存和取一起执行100万数据，显示qps1752，cpu 使用4.0%，正常范围内。3，测试用keys取100万数据，显示qps1752，cpu 使用6.0%，cpu非常高了。4，测试用存取和keys一起执行100万数据，显示qps1757，cpu 使用9.1%， cpu马 上明显
昨天晚上看了中央一台的绝密亚运，项总以100w的价格可以买到小美的贞操，由于小美没有讨价还价，项总拒绝“享用”，整个过程项总未动小美一个手指头，一切都是自愿的。
看后，感慨万千，在电视剧中，这个模特的贞操还值100W，估计在现实中更低，在印象中，好像有朋友说过，10w可以找明星睡觉，看来应该是真的。也许这个就是市场经济，什
原创
2008-09-22 08:46:08
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Redis一些常识数据存在磁盘里，以磁盘的维度有两个指标寻址：毫秒级带宽：单位时间内可以有G/M字节流过去数据存在内存里，内存有两个指标寻址：纳秒级的带宽：很大很大所以从这里可以看来，在磁盘中获取数据和在内存中获取数据的速度相差非常大，有10万倍数据库维护索引会让增删改变慢，创建索引后查询如果命中索引是比没有索引快的，但是当高并发情况下，一万个查询同时就来，就会受带宽影响导致查询变慢；所以是从两个
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
之前了解了一下国内某团购网站的架构，其中提到了服务器硬件和 pv 以及 qps 的一些关系。百万级别的访问量，应该指的是 PV 吧。并发数计算 PV 的粗算计算公式是qps(或并发数) x 86400(秒)÷ 2 (分昼夜)所以 PV 100万 粗算来并发数只有 23 。按照经验，剥离图片和js，css 等静态页面，纯动态内容。一台 4 核 4G 内存的机器可以抗住 100左右的并发数
《读者》上的一篇文章
巴拉昂是一位年轻的媒体大亨，以推销装饰肖像画起家，巴拉昂跻身于法国50大富翁之列，用了不到十年的时间，1998年因前列腺癌在法国博比尼医院去世。临终前，他留下遗嘱，把他4.6亿法郎的股份捐献给博比尼医院，用于前列腺癌的研究；另有100万法郎作为奖金，奖给那些能揭开贫穷之谜的人。
巴拉昂去世后，法国《科西嘉人报》把他的一份遗嘱登了出来。他说，曾经我也是一个穷人，走进天堂
原创
2009-12-19 11:07:35
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Redis系列 - Redis如何应对变慢Redis变慢的一个重要原因是主线程阻塞，其他的如过期key的操作，操作系统swap、内存大页也是重要的原因。主线程阻塞在讨论如何变慢之前，我们需要知道Redis的哪些操作会阻塞主线程。在Redis的操作中主要包含以下一个部分：客户端交互：网络IO(不阻塞)、键值对增删改查操作(O(n)的慢查询查询操作阻塞、大批量删除阻塞)、清空数据库操作(阻塞)磁盘交互
前言都说haproxy很牛x, 可是测试的结果实在是不算满意, 越测试越失望,无论是长连接还是并发, 但是测试的流程以及工具倒是可以分享分享。也望指出不足之处。100w的长连接实在算不上太难的事情，不过对于网上关于测试方法以及测试工具的相关文章实在不甚满意，才有本文。本文有两个难点,我算不上完全解决。后端代码的性能.linux内核参数的优化.环境说明下面所有的测试机器都是基于openstack云平
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2018-03-25 21:14:29
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## 如何实现“Redis Hash数据100万”
### 1. 流程概述
实现"Redis Hash数据100万"的流程如下：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 连接Redis数据库 |
| 2 | 创建一个Redis Hash数据结构 |
| 3 | 生成100万个键值对 |
| 4 | 将键值对存储到Redis Hash中 |
### 2. 操作步骤及代码示例
# 如何实现"Redis集群 100万qps"
## 概述
本文将向刚入行的开发者介绍如何实现“Redis集群 100万qps”的步骤和代码实现。首先，我们将列出实现该目标的步骤，并使用表格形式展示。然后，我们将详细介绍每个步骤需要做的事情，并提供相应的代码和注释。
## 实现步骤
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 安装和配置Redis集群 | 在多个节点上安
# 使用 MongoDB Aggregate 对100万数据进行处理
## 简介
在处理大量数据时，MongoDB的Aggregate框架是一个非常强大的工具。通过使用聚合管道，我们可以对数据进行多个阶段的处理和转换，以满足特定的业务需求。在本文中，我将向你展示如何使用MongoDB的Aggregate框架来处理100万的数据集。
## 流程图
以下是处理100万数据的整体流程图：
``
努力学习的速度要跑赢学历学位贬值的速度； 拼搏工作的能力要跑赢物价房价上涨的趋势！2021年一篇报道如上：关于大
原创
2022-05-29 00:45:17
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阅读指南背景说明方式一：使用官方数据方式二： 写程序批量插入方式三： 生成 SQL 脚本方式四： load data infile 方式最后 如果你打算好好学习一下 MySQL，性能优化肯定是绕不过去一个问题。当你撸起袖子准备开始的时候，突然发现一个问题摆在眼前，本地数据库中没那么大的数据量啊，几条数据优化个毛线啊。生产库里数据多，但谁敢直接在生产环境动手啊，想被提前优化吗？要知道，程序员从不轻
文章目录1.简述redis以及优缺点优点缺点2.redis很快的原因1）内存存储。2）单线程实现（ Redis 6.0以前）。3）非阻塞IO。4）优化的数据结构。5）使用底层模型不同。3.redis与memcached的比较4.Redis使用场景1、缓存2、排行榜3、计数器4、分布式会话5、分布式锁6、 社交网络7、最新列表8、消息系统5.Redis的单线程和多线程，以及使用原因。6.Redis
针对MySQL提高百万条数据的查询速度优化1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： select id from t where num is null 可以在num
昨天跟坤哥聊了聊个人品牌，感悟挺多，看他一个人坚持做一个论坛3个月，把SEO培训这个词做到了百度的首页，个中的坚持和彷徨我们不得而知，但是坤哥的品牌现在已经打造出来了，并且正因为的坤哥的品牌，得到了100万的风险投资，因为这段个人品牌的路，我们走到了一起，并写下这本电子书，来分享我们走过的个人品牌之路！
原创
2012-08-21 19:19:23
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//z 2014-10-16 16:19:01 L.76 '27659 BG57IV3@XCL T1032649199.K.F212608153 [T23,L484,R22,V486] 2 3 5 7 11 13 17 19 23 29 31 37 41 43 47 53 59 61 ...
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2014-10-16 16:34:00
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