作者：zhisheng阿里的双11销量大屏可以说是一道特殊的风景线。实时大屏（real-time dashboard）正在被越来越多的企业采用，用来及时呈现关键的数据指标。并且在实际操作中，肯定也不会仅仅计算一两个维度。由于Flink的“真·流式计算”这一特点，它比Spark Streaming要更适合大屏应用。本文从笔者的实际工作经验抽象出简单的模型，并简要叙述计算流程（当然大部分都是源码）。前
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2024-07-17 16:48:53
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一、默认内存大小默认在64位操作系统下是不限制内存大小的，在32位操作系统下是3G。 二、推荐设置内存的大小推荐为最大物理内存的75%。（关键字：HashMap的负载因子默认为0.75） 三、三种过期key的删除策略 当一个key过期了，并不是立即从Redis中删除。而是以下三种方式：1、立即删除优点能保证内存中数据的最大新鲜度，因为它保证过期键值会在过期后马上被删除
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2023-07-04 11:16:54
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目录1、MaxMemory2、Expire数据结构3、删除策略3.1、惰性删除3.2、主动删除3.3、缓存淘汰策略3.4、缓存淘汰策略的选择1、MaxMemoryRedis作为DB使用时，为了保证数据的完整性，不允许淘汰任何键值对。Redis作为缓存使用时，maxmemory默认为0，表示不限制最大内存。随着key-value越来越多，Redis性能会急剧下降。可以在redis.conf中通过ma
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2023-07-09 15:46:27
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以下内容都是在网上收集而来的缓存失效： 引起这个原因的主要因素是高并发下，我们一般设定一个缓存的过期时间时，可能有一些会设置5分钟啊，10分钟这些；并发很高时可能会出在某一个时间同时生成了很多的缓存，并且过期时间在同一时刻，这个时候就可能引发——当过期时间到后，这些缓存同时失效，请求全部转发到DB，DB可能会压力过重。 处理方法： 一个简单方案就是将缓存失效时间分散开，不要所以缓存时间长
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2023-11-03 23:19:57
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Flink缓存替代Redis的解决方案探讨
随着流处理和大数据应用的兴起，Flink成为了数据处理的一个重要工具。在多数情况下，我们需要在流处理过程中缓存数据以优化性能，而Redis是一个常见的缓存解决方案。然而，当使用Flink作为流处理引擎时，可以考虑将Flink的状态管理功能作为缓存的替代方案。以下将详细探讨如何通过Flink来实现这一目标，具体包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、
# 使用Flink将数据缓存到Redis中
Apache Flink是一个强大的流处理框架，可以用于实时数据处理。将数据存储在Redis中可以提高数据的访问速度和处理效率。本文将介绍如何使用Flink将数据缓存到Redis，适合刚入行的初学者。
## 整体流程
在实现的过程中，我们将分成以下几个步骤。下面的表格概述了这些步骤及其目的：
| 步骤 | 目的
高性能计算（High-Performance Computing，HPC）是一种通过并行处理和分布式计算技术，以解决复杂科学、工程和商业问题的计算技术。HPC 系统通常由大规模的计算集群或超级计算机组成，能够在极短时间内处理大量数据和复杂计算任务。以下是对 HPC 技术的详细总结。概述 高性能计算（HPC）：是一种通过并行处理和分布式计算技术，以解决复杂科学、工程和商业问题的计算技术。 通常由大规
在现代大数据处理与实时计算中，Apache Flink与Redis结合使用的场景越来越普遍。Flink提供了强大的数据处理能力，而Redis则以其高效的缓存能力为Flink应用提升了性能。在这一博文中，我将详细记录如何解决在Flink中使用Redis缓存时遇到的问题，从环境准备到扩展应用，一步步带你走过这一过程。
## 环境准备
首先，确保我们的开发环境能够支持Flink和Redis的运行。以
最近重新认识了一下Redis，借着这个机会，也整理一篇算是比较详尽和全面的文章吧。
缓存
缓存就是数据交换的缓冲区（称作Cache）——摘自百度百科。无论是在计算机硬件体系结构还是软件体系结构中，缓存都是提高系统性能的重要手段，应用十分广泛，如：CPU多级缓存、磁盘缓存、操作系统缓存、数据库缓存、浏览器缓存等。互联网的高速发展不
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2024-03-13 21:41:48
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一、分布式锁：场景：销售电影票（一个商品只能卖一个人）。流程： 流程制定：看票》买票》将座位号做为key 用户名作为value 存入redis》交钱》改各种状态》清缓存应该注意：1.问题：用户还没走到清缓存这一步就退出 会导致缓存一直存在。 解决：redis要设置过期时间 set expire 300（单位是s）。 2.问题：两个用户同时买票 会同时存redis 因
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2023-09-06 16:19:33
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Flink海量数据实时去重方案1: 借助redis的Set具体实现代码缺点需要频繁连接Redis如果数据量过大, 对redis的内存也是一种压力方案2: 使用Flink的MapState具体实现代码缺点如果数据量过大, 状态后端最好选择 RocksDBStateBackend如果数据量过大, 对存储也有一定压力方案3: 使用布隆过滤器布隆过滤器可以大大减少存储的数据的数据量优点不需要存储数据本身，
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2023-10-28 10:57:01
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使用缓存的优缺点：优点：提高系统响应速度，加速读写，Redis将数全都存放在内存中，响应速度更快。降低了后台的负载，减少了对后端的直接访问缺点：数据一致性问题，缓存层的数据与存储层的数据可能存在不一致的问题维护复杂度高了，加入缓存后要同时处理缓存曾和持久层的代码逻辑缓存穿透问题缓存穿透就是指查询一个根本不存在的数据，导致很多请求直接穿过了缓存层直接到了持久层，，导致后端的负载加大。 导致
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2024-09-09 15:59:28
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摘要Cassandra是一种适用于写多读少场景的分布式数据库。当我们需要将cassandra中的数据进行大量读取操作的时候，我们不可以将大量的读取操作直接打到cassandra数据库，而是需要将cassandra中的数据同步到redis，然后从redis读取。这样可以大大提高系统的效率。本文提供一种在cassandra和redis之间进行数据同步的实战操作经验，希望对读者有所帮助。场景在介绍解决方
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2023-08-17 16:12:28
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# Redis最大缓存容量设置多少合适
## 引言
Redis是一个开源的内存数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。作为一个高性能的键值存储系统，Redis具有快速的读写速度和丰富的数据结构支持。在使用Redis作为缓存时，我们需要考虑到合适的最大缓存容量设置，以确保系统的稳定性和可靠性。本文将从缓存容量的概念、Redis的内存管理机制和最大缓存容量设置等方面进行介绍和分析。
原创
2023-12-20 08:55:53
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# Redis缓存订单用什么类型合适？
在现代的分布式系统中，缓存是一种常见的技术，用于提高数据访问速度和系统性能。Redis是一个开源的内存数据结构存储系统，广泛应用于缓存订单数据等场景。本文将讨论在Redis中缓存订单时使用的合适数据结构，并提供代码示例。
## 为什么使用Redis？
Redis凭借其高性能、高可用性和丰富的数据结构，成为了缓存数据的理想选择。使用Redis可以显著提升
原创
2024-09-17 06:11:51
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# 如何实现redis缓存命中率多少合适
## 概述
在开发中，我们经常会使用缓存来提高系统性能。而redis作为一种高性能的内存数据库，也被广泛应用于缓存中。为了评估缓存的效果，我们通常会关注缓存的命中率。本文将教你如何实现redis缓存命中率多少合适。
## 流程
下面是实现redis缓存命中率评估的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 统计缓存
原创
2024-05-16 08:03:17
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目录0. 相关文章链接1. Flink中分布式缓存概述2. 编码步骤3. 代码演示0. 相关文章链接Flink文章汇总1. Flink中分布式缓存概述Flink提供了一个类似于Hadoop的分布式缓存，让并行运行实例的函数可以在本地访问。这个功能可以被使用来分享外部静态的数据，例如：机器学习的逻辑回归模型等。广播变量是将变量分发到各个TaskManager节点的内存上，分布式缓存是将文件缓存到各个
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2024-01-29 08:14:59
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项目介绍基于bahir-flink二次开发，相对bahir调整的内容有：1.使用Lettuce替换Jedis,同步读写改为异步读写，大幅度提升了性能
2.增加了Table/SQL API，增加维表查询支持
3.增加查询缓存(支持增量与全量)
4.增加支持整行保存功能，用于多字段的维表关联查询
5.增加限流功能，用于Flink SQL在线调试功能
6.增加支持Flink高版本（包括1.12,1.1
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2023-09-20 16:12:32
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6. Flink 的 kafka 连接器有什么特别的地方？Flink源码中有一个独立的connectors模块，所有的其他connector都依赖于此模块，Flink 在1.9版本发布的全新kafka连接器，摒弃了之前连接不同版本的kafka集群需要依赖不同版本的connector这种做法，只需要依赖一个connector即可。7. 说说 Flink的内存管理是如何做的?Flink 并不是将大量对
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2024-04-13 07:52:16
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Flink 状态管理有状态的计算是流处理框架要实现的重要功能，因为稍复杂的流处理场景都需要记录状态，然后在新流入数据的基础上不断更新状态。下面的几个场景都需要使用流处理的状态功能： 数据流中的数据有重复，想对重复数据去重，需要记录哪些数据已经流入过应用，当新数据流入时，根据已流入过的数据来判断去重。 检查输入流是否符合某个特定的模式，需要将之前流入的元素以状态的形式缓存下来。比如，判断一个温度传感
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2023-12-16 20:17:06
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