本文导读本文主要介绍redis在千万级系统中设计架构方案，包括主架构设计、缓存一致性方案、大value处理方案和redis限流和故障恢复降级方案一、缓存架构主架构图主架构中包括缓存集群、缓存限流、缓存大value处理、HotKey探测系统、redis故障恢复降级和redis-mysql数据同步二、缓存一致性解决方案一、对于所有的DB操作都不去添加具体的删除缓存的操作，而是通过canal监听binl
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2023-07-21 21:47:20
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# Redis哈希表处理百万级数据
## 引言
Redis是一款开源的高性能键值对存储数据库，被广泛应用于缓存、消息队列、实时统计等场景。在处理海量数据时，Redis的哈希表数据结构是一种高效的选择。本文将介绍Redis哈希表的基本概念、用法，并通过一个示例展示如何处理百万级数据。
## Redis哈希表简介
Redis哈希表是一种键值对的数据结构，类似于关联数组或字典。哈希表的键是唯一的
3. 开发规范与性能优化3.1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:idtrade:order:1(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：user:{uid}:friends:messages:{mid} 简化为 u:{uid}??m:{m
# Redis 实现百万级数据的插入
在大数据时代，如何高效地存储和处理海量数据成为了信息技术领域的重要课题。Redis 作为一种高性能的键值数据库，以其快速的读取和写入速度，广泛应用于缓存、消息队列等场景。本文将探讨如何使用 Redis 实现百万级数据的插入，并结合代码示例及流程图，帮助你快速上手。
## 为什么选择 Redis？
Redis（Remote Dictionary Serve
一、Java 通过hutool工具类ExcelWriter 导出运用到多线程分页查询这个采用的是Java的utool工具类ExcelWriter 导出踩过一些坑，尽量用一条sql 将所有数据查询出来，否则再循环时查询会随着表数据的增大查询速度会成倍增加，所以建议用一条sql把查询出结果。实测21列1.1w 多条数据查询 4067ms左右。还可以进一步优化。1.大量数据导出，先调整一下前端请求的re
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上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：&nbs
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2023-09-16 07:20:25
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先了解下excel版本区别 excel2003excel2007及以上后缀.xls.xlsx结构二进制格式xml数据结构特点存储容量有限xml压缩，占用空间小，操作效率高 可以看到2007及以上版本为xml数据结构，对后续海量数据处理起到关键作用。apachePoi官方对excel2007使用xssf对象，可以分为三种模式：用户模式：有很多封装的方法，但非常耗内存事件模式：基于
处理百万级以上的数据提高查询速度的方法：1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。2.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。3.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
01前段时间，在网上看到一道面试题：如何用redis存储统计1亿用户一年的登陆情况，并快速检索任意时间窗口内的活跃用户数量。觉得很有意思，就仔细想了下 。并做了一系列实验，自己模拟了下 。还是有点收获的，现整理下来。和大家一起分享。Redis是一个内存数据库，采用单线程和事件驱动的机制来处理网络请求。实际生产的QPS和TPS单台都能达到3,4W，读写性能非常棒。用来存储一些对核心业务弱影响的用户状
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2023-06-13 11:59:11
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万级别的数据真的算不上什么大数据，但是这个档的数据确实考核了普通的查询语句的性能，不同的书写方法有着千差万别的性能，都在这个级别中显现出来了，它不仅考核着你sql语句的性能，也考核着程序员的思想。 公司系统的一个查询界面最近非常慢，界面的响应时间在6-8秒钟时间，甚至更长。检查发现问题出现在数据库端，查
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 nul 可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询： select id from
我说的大数据量处理是指同时需要对数据进行检索查询，同时有高并发的增删改操作。记得以前在XX做电力时，几百万条数据，那时一个检索查询可以让你等你分钟。现在我是想探讨下对大数据量的处理，那时我就在想例如腾讯，盛大，动辄数以亿计的帐号，怎么能这么快呢， 于是找到了互联网现在对数据处理的发展。 对于大数据量处理，如果是互联网处理的话，一般分为下面阶段：第一阶段，所有数据都装入一个数据库，当数据量大了肯定
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上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：select id from t wh
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2023-08-08 19:51:46
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最近我做过一个MySQL百万级别数据的excel导出功能，已经正常上线使用了。这个功能挺有意思的，里面需要注意的细节还真不少，现在拿出来跟大家分享一下，希望对你会有所帮助。原始需求：用户在UI界面上点击全部导出按钮，就能导出所有商品数据。咋一看，这个需求挺简单的。但如果我告诉你，导出的记录条数，可能有一百多万，甚至两百万呢？这时你可能会倒吸一口气。因为你可能会面临如下问题：如果同步导数据，接口很容
# 使用 Redis 存储百万级数据的实现方法
存储百万级数据在现代应用中并不罕见，Redis 作为一个高效的内存数据库，能够提供快速的读写性能。本文将教你如何使用 Redis 来实现百万级数据的存储，并详细解释每一步操作。
## 过程概述
以下是实现 Redis 存储百万级数据的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------
mysql 作为一款非常优秀的免费数据库被广泛的使用，平时我们开发的项目数据过百万的时候不多。最近花了大量的时间来深入的研究mysql百万级数据情况下的优化。 遇到了很多问题并解决了他们，特此分享给大家。欢迎提出您的宝贵意见！一、百万级数据msql测试环境介绍mysql 在300万条数据(myisam引擎)情况下使用 count(*) 进行数据总数查询包含条件(正确设置索引)运行时间正常。对于经常
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2023-07-31 15:12:54
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想往某个表中插入几百万条数据做下测试，原先的想法，直接写个循环10W次随便插入点数据试试吧，好吧，我真的很天真.... DROP PROCEDURE IF EXISTS proc_initData;--如果存在此存储过程则删掉
DELIMITER $
CREATE PROCEDURE proc_initData()
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 1;
W
通过存储过程插入如果我们想简单快速的插入大批量数据，存储过程是个不错的选择，下面这个存储过程，是我向表xxx_audit_order中插入100万条数据，耗时25秒左右，这里建议：1.插入数据前先把表中的索引去掉，数据插入完成之后，再创建索引2.关闭事务的自动提交以上两点对提高速度很有帮助，因为索引的维护以及每次插入都提交事务是很耗时间 use test_db;
DROP P
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2023-06-05 14:58:08
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问：A系统给B系统发数据 假设有一百万数据，那通过kafka好呢还是接口好呢对于A系统向B系统发送一百万条数据，使用Kafka和接口都有其优缺点。使用Kafka的优点：高吞吐量：Kafka可以在高并发情况下稳定地处理大量数据，且消息发送速度非常快。可扩展性：可以根据项目需要增加Kafka节点，以提高处理性能。可靠性：Kafka保证了数据的可靠性，只要消息被发送到Kafka集群中，就不会丢失。抗压能
平台：Win2000+IIS5.0+Sql2000'----------------------------------------以下代码为网页代码Response.Buffer = TrueDim SqlLocalName,SqlUsername,SqlPassword,SqlDatabaseNameDim ConnStr,Conn'''''''''''''''''''''''''''''''
原创
2013-11-10 20:03:00
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