先上结论：redis是纯内存操作。redis整个就是一个全局hash表，时间复杂度为O(1)，而且为了防止hash冲突导致链表过长，redis会进行rehash操作，扩充hash桶的数量，减少hash冲突。并且采用的是渐进式rehash，防止一次性重新映射导致线程阻塞。IO多路复用单线程模型，保证了每个操作的原子性，减少了线程的上下文切换的开销和竞争。针对不同数据结构进行了优化根据实际存储的数据类
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2023-07-12 16:32:03
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数据倾斜的原因: 1. 存在bigkey - 业务层避免bigkey - 将集合类型的bigkey拆分为多个小集合 2. slot手工分配不均 3. hashtag 导致数据分配到同一个slot - 避免使用hashtag访问倾斜的原因: 1. 存在热点数据 - 如果是只读数据,可以使用多副本 key+随机值使数据分配到不同的实例中 或者存储在二级缓存 比如jvm
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2023-06-26 11:16:23
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概 述 在服务端系统服务开发中，缓存是一种常用的技术，它可以提高系统对请求的处理效率，而redis又是缓存技术栈中的一个佼佼者，广泛的应用于各种服务系统中。在大型互联网服务中，每天需要处理的请求和存储的缓存数据都是海量的，在这些大型系统中，使用单实例的redis，很难满足系统超高的并发请求以及海量数据缓存需求。大型的互联网服务中对于redis的使用，往往采用集群架构，通过横向
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2023-09-09 22:29:25
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目录Redis集群模式的工作原理能说一下么？首先谈数据分区规则再谈分区具体方案及优缺点最后谈实例通信机制盲目扩大集群规模，实例间的通信量也会增加，集群性能变慢，如何降低实例间的通信开销？在集群模式下，redis 的 key 是如何寻址的？分布式寻址（数据分布方案）都有哪些算法？了解一致性 hash 算法吗？如何防止hash环偏斜呢？Redis集群如何选择数据库？Redis集群最大节点个数是多少？
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2023-12-14 14:31:44
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数据倾斜分为两种： 1.数据量倾斜：在某些情况下，实例上的数据分布不均匀，某个实例上的时候特别多。 2.数据访问倾斜：虽然每个实例上的数据量差别不大，但是某个实例上的数据是热点数据，被访问的非常频繁。数据倾斜的成因和应对方案：1.bigkey导致倾斜 bigkey的value很大或者bigkey中保存大量的集合元素，会导致这个实例的数据量增加，内存消耗也相应的增加 bigkey造成实例io线程阻塞
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2023-07-10 14:18:26
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数据倾斜----------------------数据倾斜的处理思路1. 数据倾斜产生原因 做数据运算的时候会涉及到，count distinct、group by、join on等操作，这些都会触发Shuffle动作。一旦触发Shuffle，所有相同key的值就会被拉到一个或几个Reducer节点上，容易发生单点计算问题，导致数据倾斜。 1.key分布不均匀2.建表时考虑不周关联字段的 数据规
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2024-01-05 20:51:05
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数据倾斜的原因和解决方案： 原因： 数据倾斜是指，map /reduce程序执行时，reduce节点大部分执行完毕，但是有一个或者几个reduce节点运行很慢，导致整个程序的处理时间很长，这是因为某一个key的条数比其他key多很多（有时是百倍或者千倍之多），这条key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多，从而导致某几个节点迟迟运行不完。 方案： 1）网上找了下，spark数据倾
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2024-08-20 22:24:32
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本文所引用的源码全部来自Redis2.8.2版本。Redis AOF数据持久化机制的实现相关代码是redis.c, redis.h, aof.c, bio.c, rio.c, config.c在阅读本文之前请先阅读Redis数据持久化机制AOF原理分析之配置详解文章，了解AOF相关参数的解析，文章链接转载请注明，文章出自下面将介绍AOF数据持久化机制的实现Server启动加载AOF文件数据Serv
1 背景在处理大规模数据时，数据倾斜是一个常见的问题。数据倾斜指的是在分布式环境中处理数据时，某些节点上的任务会比其他节点更加繁重，这可能导致性能下降、资源浪费等问题。数据倾斜可能会出现在不同层次的数据处理过程中，例如 map 阶段、reduce 阶段、join 操作等。数据倾斜的背景可以从以下几个方面来解释：数据量分布不均 在分布式环境中，数据量分布不均可能导致数据倾斜。通常情况下，每个节点应该
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2023-12-19 06:01:53
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# Redis集群数据倾斜
## 引言
Redis是一种开源的高性能键值存储系统，常用于构建高速缓存、消息队列等场景。Redis集群是Redis的分布式版本，通过在多个节点上分散数据和负载，提供更高的性能和可用性。
然而，Redis集群中可能会出现数据倾斜的问题。数据倾斜指的是在集群中的某些节点上存储的数据量远远超过其他节点，导致负载不均衡，影响整个集群的性能和可用性。本文将介绍Redis集
原创
2023-08-15 13:53:29
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先聊一下什么是数据倾斜，数据倾斜分两类。数据访问倾斜：当某个实例上出现热点 key，会导致其访问非常频繁。数据量倾斜：在默写情况下，当实例上的数据不是均匀分布的，这就会导致某些实例上会有很多数据。当我们现网发现了数据倾斜，会导致我们整个集群访问的速度会变慢，整个性能会下降的很明显，甚至会出现内存资源耗尽，服务不可用等问题。本篇文章我们来聊聊，出现了数据倾斜我们第一时间应该怎么去快速解决。1. 数据
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2022-12-21 11:38:59
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# Redis Cluster 数据倾斜分析与解决策略
当我们使用 Redis Cluster 来处理海量数据时，数据的均匀分布显得尤为重要。然而，在实际应用中，数据倾斜的问题常常让开发者和运维人员感到头疼。本文将探讨 Redis Cluster 中的数据倾斜现象，分析其根源，并提出相应的解决方案。
## 什么是数据倾斜？
数据倾斜是指在集群环境中，数据的分布不均匀，导致某些节点负载过高，而
原创
2024-09-17 03:53:58
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# Redis Key数据倾斜
在使用Redis作为缓存数据库的时候，我们经常会遇到一个问题，那就是Redis Key数据倾斜。这个问题指的是在Redis中存储的Key的分布不均匀，导致某些Key的访问频率非常高，而其他的Key却很少被访问。这种情况会导致部分节点的负载过重，影响系统性能。
## 什么是Redis Key数据倾斜？
Redis中的Key是用来唯一标识存储的数据的，它们通常是字
原创
2024-02-24 05:47:45
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博主系统内redis的使用伪代码如下：Object o = redis.get(key); //1
if(o != null){
return (Student)o; //2
}
Student value = read db; //3
return value; //4这段代码也不知道最早谁开始使用的，反正就是这么流传下来了，其实这也
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2024-10-08 12:43:33
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前言在切片集群中，数据会按照一定的分布规则分散到不同的实例上保存。比如，在使用 Redis Cluster 或 Codis 时，数据都会先按照 CRC 算法的计算值对 Slot（逻辑槽）取模，同时，所有的 Slot 又会由运维管理员分配到不同的实例上。这样，数据就被保存到相应的实例上了。虽然这种方法实现起来比较简单，但是很容易导致一个问题：数据倾斜。数据倾斜的种类数据倾斜有两类数据量倾斜：在某些情
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2023-12-15 21:11:35
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前言在切片集群中，数据会按照一定的分布规则分散到不同的实例上保存。比如，在使用 Redis Cluster 或 Codis 时，数据都会先按照 CRC 算法的计算值对 Slot（逻辑槽）取模，同时，所有的 Slot 又会由运维管理员分配到不同的实例上。这样，数据就被保存到相应的实例上了。虽然这种方法实现起来比较简单，但是很容易导致一个问题：数据倾斜。数据倾斜的种类数据倾斜有两类数据量倾斜：在某些情
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2023-12-15 21:11:28
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目录一 基本认识1.1 基本概述1.2 常用命令1.3 基本数据结构1.3.1 压缩列表1.3.2 哈希表1.4 应用场景
参考命令：redis 命令手册
参考书籍：Redis设计与实现-黄健宏-微信读书
我们都知道 Redis 提供了丰富的数据类型，常见的有五种：String（字符串），Hash（哈希），List（列表），Set（集合）、Zset（有序集合）。一 基本认识1.1 基本概述H
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2024-08-27 15:16:14
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一.项目用redis-learn
Hash底层存储数据的方式确实跟其他数据结构有点不同，其他数据结构几乎都是：Key-Value的存储，而Hash则是：Key – [Field-Value] 的存储，也就是说其他数据结构的Value一般是确切的值，而Hash的Value是一系列的键值对。通常我们是这样称呼Hash的存储的：大Key为实际的Key，小Key为Field，而具体的取值为Field对应的
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2023-08-29 20:58:08
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Redis 哈希(Hash)在Redis中，hash哈希被称为字典（dictionary），Redis的字典使用哈希表作为底层实现，一个哈希表里面可以有多个哈希表节点，而每个哈希表节点保存了字典中的一个键值对。实际上，Redis数据库底层也是采用哈希表来存储键值对的。 Redis中的哈希采用了典型的挂链解决冲突的方式，当有多个key-value键值对的键名key映射值相同时，系统会将这些
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2023-06-02 14:25:30
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1 数据倾斜1.1 定义对于集群系统，一般缓存是分布式的，即不同节点负责一定范围的缓存数据。我们把缓存数据分散度不够，导致大量的缓存数据集中到了一台或者几台服务节点上，称为数据倾斜。一般来说数据倾斜是由于负载均衡实施的效果不好引起的。1.2 危害如果发生了数据倾斜，那么保存了大量数据，或者是保存了热点数据的实例的处理压力就会增大，速度变慢，甚至还可能会引起这个实例的内存资源耗尽，从而崩溃。这是我们
原创
2024-10-12 09:34:28
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