迁移系统时，有时你必须建立一个小脚手架。我们最近不得不这样做：在Instagram上，于遗留原因，我们需要将大约3亿张照片映射到创建它们的用户的ID，以便了解要查询的分片（请参阅有关我们的更多信息）分片设置）。虽然所有客户端和API应用程序都已更新并向我们返回 完整信息，但仍有许多人缓存的旧数据。我们需要一个解决方案：查找键并快速返回值将数据存在内存中，理想情况下是在EC2高内存类型（17GB或3
本文我们将介绍 Redis 的高级功能，比如：慢查询、PipeLine、BitMap、HyperLogLog、发布订阅 和 GEO 等功能的介绍。慢查询生命周期慢查询的生命周期，可参见下图。首先客户端发送命令给 Redis，Redis 需要对慢查询排队处理，这里需要说明的是慢查询发生在第三阶段，也就是下图的“（3）执行命令”这一阶段。同时客户端超时不一定是慢查询，但却是客户端超时的一个原因。最后，
业务背景现有一个业务需求，需要从一批很大的用户活跃数据（2亿+）中判断用户是否是活跃用户。由于此数据是基于用户的各种行为日志清洗才能得到，数据部门不能提供实时接口，只能提供包含用户及是否活跃的指定格式的文本由业务方使用。存在的挑战海量数据如何尽可能用小的空间存储如何能快速获取指定的数据如何能快速的写入到目标存储解决思路由于我的业务中只需要根据某个用户id查询是否是活跃用户，不存在复杂的查询条件
Redis入门1 Redis命令2 Redis入门案例2.1 引入jar包2.2 测试字符串2.3 测试Hash2.4 测试List2.5 Redis事务控制3 Spring整合Redis3.1 编辑pro文件3.2 编辑配置文件4 JSON回顾4.1 json官网介绍4.2 object格式4.3 array格式4.4 复杂格式5 JSON与对象转化5.1 对象转为JSON串5.2 JSON转
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2023-09-04 14:53:44
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# 实现“Redis 10亿数据毫秒查询”
## 概述
在本篇文章中，我将教会你如何实现“Redis 10亿数据毫秒查询”。这是一个挑战性的任务，但只要你按照下面的步骤进行操作，你就能够轻松完成。
## 整体流程
下面是实现“Redis 10亿数据毫秒查询”的整体流程图：
```mermaid
journey
title 整体流程
section 设计数据结构
s
Redis高级1.Spring整合哨兵1.1 入门案例1.2 编辑pro文件1.3编辑配置文件1.4 定义工具类2.Redis集群2.1 问题说明2.2 Redis集群实现2.3 脑裂3.集群搭建步骤3.1 划分集群规模3.2 搭建步骤3.3 复制出7001~7008文件夹3.4 修改多个文件端口3.5 编辑redis批量启动脚本3.6 通过ruby创建redis集群3.7 集群测试3.8 集群
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2023-08-28 10:19:12
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来自：我没有三颗心脏
一、布隆过滤器简介上一次 我们学会了使用 HyperLogLog 来对大数据进行一个估算，它非常有价值，可以解决很多精确度不高的统计需求。但是如果我们想知道某一个值是不是已经在 HyperLogLog 结构里面了，它就无能为力了，它只提供了 pfadd 和 pfcount 方法，没有提供类似于 contains 的这种方法。就举一个场景吧，比如你 刷抖音：
Redis九1. Redis 慢查询Redis 慢查询作用和 MySQL 慢查询作用类似，都是为我们查询出不合理的执行命令，然后让开发人员和运维人员一起来规避这些耗时的命令，从而让服务器更加高效和健康的运行。对于单线程的 Redis 来说，不合理的使用更是致命的，因此掌握 Redis 慢查询技能对我们来说非常的关键。如何进行慢查询？ 在开始之前，我们先要了解一下 Redis 中和慢查询相关的配置项
慢查询许多的存储系统都提供了慢查询的配置，来帮助开发和运维排查线上哪些指令执行的时间耗时过长导致系统响应过慢。同样的Redis也不逊色，也提供了类似慢查询指令的配置。 Redis主要提供了两个配置属性slowlog-log-slower-than和slowlog-max-len，来配置慢查询指令的记录规则。slowlog-log-slower-than设置指令执行时间的阀值，如果超过该时间将会被记
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2023-07-07 22:08:43
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巧用redis位图存储亿级数据与访问 - 简书
业务背景现有一个业务需求，需要从一批很大的用户活跃数据（2亿+）中判断用户是否是活跃用户。由于此数据是基于用户的各种行为日志清洗才能得到，数据部门不能提供实时接口，只能提供包含用户及是否活跃的指定格式的文本由业务方使用。存在的挑战海量数据如何尽可能用小的空间存储如何能快速获取指定的数据如何能快速的写入到目标存储解决思路由于我
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2023-06-29 23:46:18
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文章目录应用场景序列化问题分析总结Jackson2JsonRedisSerializer和GenericJackson2JsonRedisSerializer的区别一、使用Jackson2JsonRedisSerializer序列化反序列化带泛型的List数据二、使用GenericJackson2JsonRedisSerializer序列化反序列化带泛型的List数据四、GenericJacks
一、慢查询分析（查询日志：所谓慢查询日志就是系统在命令执行前后计算每条命令的执行时间，当超过预设阀值，就将这条命令的相关信息（例如：发生时间，耗时，命令的详细信息）记录下来，Redis也提供了类似的功能。） Redis客户端执行一条命令分为如下4个部分：1）发送命令 2）命令排队 3）命令执行 4）返回结果（需要注意，慢查询只统计步骤3的时间，所以没有
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2023-08-10 11:49:41
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# Redis 上亿查询速度
在当今的大数据时代，数据处理速度成为了一个非常重要的考量因素。而在海量数据的情况下，如何快速地进行查询成为了一个挑战。在这个背景下，Redis 的出现为我们提供了一个高效的解决方案。
## Redis 简介
Redis 是一个基于内存的数据存储系统，它支持多种数据结构，如字符串、哈希表、列表、集合等。由于数据存储在内存中，使得 Redis 具有非常快的读写速度。
一、需求说明项目背景：在一业务系统中，部分表每天的数据量过亿，已按天分表，但业务上受限于按天查询，并且DB中只能保留3个月的数据(硬件高配)，分库代价较高。改进版本目标：数据能跨月查询，并且支持1年以上的历史数据查询与导出。按条件的数据查询秒级返回二、深入原理2.1 ES基础结构谈到优化必须能了解组件的基本原理，才容易找到瓶颈所在，以免走多种弯路，先从ES的基础结构说起(如下图)：一些基本概念:C
前言随着业务并发量的不断扩张，redis内存数据库也会有处理不过来的情况，故redis也考虑集群来缓解并发的压力。原理Redis 集群原理图 1. Redis集群中总共了16384个Slot 用于存放redis的键值对。这个Slot会平均分配给每一组集群(图中3组就分配成5461，5461，5462)。2. 键值对的键值 经过crc16哈希处理后再除以16384 取余数，然后放入对应编
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2023-06-13 15:31:59
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## 如何实现“mysql查询亿数据”
### 整体流程
首先，我们需要明确整个查询亿数据的流程，可以将其分为以下几个步骤：
```mermaid
erDiagram
CUSTOMER ||--o{ ORDER : has
ORDER ||--|{ ORDER_DETAIL : has
ORDER_DETAIL {
string product_nam
其实这个也是最常问的面试题了eg:面试官问了我一道题：MySQL 单表上亿，怎么优化分页查询？方案概述方案一：优化现有mysql数据库。优点：不影响现有业务，源程序不需要修改代码，成本最低。缺点：有优化瓶颈，数据量过亿就玩完了。方案二：升级数据库类型，换一种100%兼容mysql的数据库。优点：不影响现有业务，源程序不需要修改代码，你几乎不需要做任何操作就能提升数据库性能，缺点：多花钱方案三
背景我们线上有一个redis-sentinel集群，随着数据量的增大，识别到redis容量近期会达到瓶颈，稳定性也有很大的风险，两台redis机器rdb进程随时都在进行全量备份，一直暂用100%的cpu，当下次有大量数据写入的时候，比如每秒10000个数据持续写入，rdb备份势必会失败，按照官网所说，redis maxmemory配置到32g以上是不会带来效率和稳定性的增强，为了规避风险
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2023-08-30 09:40:13
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Redis字典结构数据的rehash过程哈希表扩展收缩条件执行rehash的步骤扩展示例 Redis字典的数据实现方式是使用哈希表。 先解释一下Redis字典中负载因子的概念，负载因子描述字典容量的负载程度，它的计算公式为：负载因子=哈希表已保存节点数量/哈希表大小 Redis中哈希表与java中的HashMap长得一样样的，HashMap里动态扩容的机制在Redis的字典里也存在。Redis的
Redis为什么那么快高速的存储介质优良的数据存储结构高效的网络io模型高效的线程模型redis数据库设计hashtable渐进式rehash机制字典扩容需要同时满足如下两个条件：1、哈希表中保存的key数量超过了哈希表的大小（可以看出size既是哈希表大小，同时也是扩容阈值）2、当前没有子进程在执行aof文件重写或者生成RDB文件；或者保存的节点数与哈希表大小的比例超过了安全阈值（默认值为5）扩
