Redis 数据冷热分离是处理 Redis 中高频、低频数据的一种有效策略。通过将经常访问的热数据与不常用的冷数据进行分离，可以显著提高系统的性能和响应速度。这种策略在大规模应用中尤为重要，尤其是在事务处理和数据分析等场景下。
## 环境准备
在开始之前，我们需要准备合适的环境。这里我们推荐使用 Redis 6.x 版本，结合 Spring Boot 2.x，然后使用 Java 11 进行开发
目录一.冷热分离概念：二.解决方案：三.具体实现思路：四.难点： 业务背景：系统在使用的过程中随着业务数据量越来越多，已经超过了数据库中单表的承受能力，系统的瓶颈在数据库IO上，这时候可以通过冷热数据分离的方式来解决查询速度慢的问题。
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2023-10-28 13:37:24
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Redis 分区技术（又称 Redis Partition）指的是将 Redis 中的数据进行拆分，然后把拆分后的数据分散到多个不同的 Redis 实例（即服务器）中，每个实例仅存储数据集的某一部分（一个子集），我们把这个过程称之为 Redis 分区操作。Redis 实例指的是一台安装了 Redis 服务器的计算机。分区（Partition）不仅是 Redis 中的概念，几乎所有数据库管理系统都会
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2023-09-08 22:18:59
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Redis的持久化方案（冷备）：RDB和AOFRDB：Redis Dump Binary，把当前进程数据生成快照保存到硬盘的过程，触发RDB分为自动和手动两种方式。手动触发：手动触发的命令：save和bgsave，两个命令都可以触发生成快照生成RDB文件，但是有区别：
save：阻塞Redis的服务器进程直至RDB文件创建完成
bgsave：会由Redis主进程fork出来一个子进程，
redis开发使用规范1、冷热数据分离，不要将所有数据全部都放在Redis中 根据业务只将高频热数据存储到Redis中【QPS大于5000】，对于低频冷数据可以使用mysql等基于磁盘的存储方式。 不仅节省内存成本，而且数据量小操作时速度更快，效率更高。2、不同的业务数据要分开存储 不要将不
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2023-07-11 16:44:39
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在当今高并发、大数据的时代，系统性能优化是非常重要的。而缓存优化作为提高系统性能的一种有效手段，被广泛应用于各种场景中。其中，冷热端分离和重排序是常见的两种缓存优化方式。本篇博客将详细介绍这两种优化方式的原理、实现和应用场景，希望能为您的系统性能优化提供帮助。缓存优化是提高系统性能的一种有效手段，其中冷热端分离和重排序是常见的两种优化方式。缓存优化冷热端分离缓存的命中率受多种因素影响，其中最重要的
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2024-04-24 14:16:39
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在某些应用场景中，随着时间的流逝，历史数据很少被访问，主要是访问新产生的数据。这种情况下会把很少访问的数据存储到IO比较慢的存储设备上，而把长期查询的数据存放到IO比较快的存储设备上面。比如，像网上交易系统，可以把几个月前的历史数据存放到机械硬盘上面，而把当月的数据存放到固态硬盘上面。从而让成本最优的情况下，提升用户体验。 pgo
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2023-12-28 04:21:31
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相一、实验效果实现两台服务器主从复制二、准备工作两台虚拟机，10.0.0.10（主），10.0.0.100（从），且安装mysql，我以mysql5.47为例子（不会安装可以看我前面的博客），两者都创建了一个名为msb的数据库。...mysqlcreate database msb;三、实例配置1、更改主服务器my.cnf配置文件...shellvi /etc/my.cnf#在mysqld模块中添
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2023-12-31 20:23:35
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1.前提这次数据库的冷热分离算是第二次做了 其实之前已经做过一次冷热分离了,涉及到数据库复制时,当时是趋近于业务的(后面会详细讲),整体来讲不是很好用,这次算是重构了吧 做的最终结果还是和前一次一样: 数据库中的订单数据,是每时每刻都在增加 我们认为3个月以内的数据,用户会频繁的操作,称为热数据 3个月以前的数据,基本上不会有修改的地方了,查询也是很少量的,我们称为冷数据 所以将现有数据库称之为生
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2023-09-15 11:48:14
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冷热数据分离当前场景：gamserver启动时，会将所有数据加载到内存中，提高读取数据的性能。但是有很多数据很可能是不常用甚至再也用不到的数据，将这些数据加载到内存中需要占用更多的内存，极大的浪费了内存的使用。目标：对冷热数据进行分离，减少非必要数据对内存的占用，节约内存资源。主要工作：数据监控冷热数据识别数据迁移1.数据监控：监控与统计数据的使用，为冷热数据识别服务监控数据读取的命中率和数据存储
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2023-12-30 07:33:50
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大家好，我是悟空呀。Redis 的 RDB 持久化方案，相信大家都有所了解，但是对于企业来说，如果只是持久化了一个 RDB 文件，不足以应付生产级别的事故。通常的方案就是对 RDB 进行多个备份，今天带大家来真枪实弹操作下 RDB 的冷备，以及通过 RDB 进行数据恢复。企业级冷备方案Redis RDB 持久化是非常适合做企业级的冷备方案的，这里的冷备可以理解为将已生成的文件拷贝到其他机器或者云服
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2023-08-11 22:11:07
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# Redis 冷热存储分离
## 概述
随着数据量的增加和业务需求的变化，数据库的性能和可扩展性可能会成为一个问题。为了解决这些问题，一种常见的方法是将数据库分离为冷热存储。在冷热存储架构中，热数据存储在高性能的数据库中，而冷数据存储在低成本的存储介质中。在这种架构中，Redis 是一个非常流行的选择，因为它提供了快速的读写操作，并且可以将数据持久化到硬盘上。
本文将介绍如何使用 Redi
原创
2023-11-09 14:55:41
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按备份系统的准备程度，可将其分为 冷备份、温备份和热备份三大类 :1、冷备份备份系统未安装或未配置成与当前使用的系统相同或相似的运行环境，应用系统数据没有及时装入备份系统。一旦发生灾难，需安装配置所需的运行环境，用数据备份介质(磁带或光盘) 恢复应用数据，手工逐笔或自动批量追补孤立数据，将终端用户通过通讯线路切换到备份系统，恢复业务运行。
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2024-05-31 10:00:55
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查询分离适用场景：1.数据量大 2.所有数据都需要写 3.无法分离冷热数据 4.即使是冷数据，依然要读写保持更新因此没法冷热分离查询分离从三个方式去建设：1）同步建立2）异步建立3）binlog方式 1）同步建立： 优点：可以一定程度上保证主从数据的一致性，可以从库容灾。(也可以MQ建立) 缺点：更新数据的时候要等待从库备份回应，数据更改的效率
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2023-12-26 12:48:17
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文章目录引言1、冷热数据分离思想2、数据层：Data tiers2.1 内容层：Content Tier2.2 热数据层：Hot Tier2.3 温数据层：Warm Tier2.4 冷数据层：Cold Tier2.5 冻结层：Frozen Tier3、节点角色3.1 内容节点3.2 热数据节点3.3 温数据节点3.4 冷数据节点3.5 冻结数据节点 引言首先抛出问题：对于热点搜索而言，最高效的存
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2024-02-28 09:07:28
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热点问题概述产生原因热点问题产生的原因大致有以下两种：用户消费的数据远大于生产的数据（热卖商品、热点新闻、热点评论、明星直播）。请求分片集中，超过单 Server 的性能极限。热点问题的危害流量集中，达到物理网卡上限。请求过多，缓存分片服务被打垮。DB 击穿，引起业务雪崩。 如前文讲到的，当某一热点 Key 的请求在某一主机上超过该主机网卡上限时，由于流量
概述Redis集群是Redis实现分布式数据库的解决方案，通过数据分片将一个完整数据库的数据分散到集群中的各个节点，即整个集群构成一个完整的数据库，集群中各个节点负责处理其中一部分数据。这样可以通过增加集群节点的方式来支持存储更多的数据，解决单机模式的Redis在存储海量数据时的瓶颈和性能问题。Redis集群是在Redis的基础上实现的集群，即对于集群的每个节点分为两层：集群层+Redis层，其中
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2023-08-15 18:20:51
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clikhouse冷热数据分层方案 文章目录clikhouse冷热数据分层方案简介一、配置更改二、实际测试三、数据过期方案 简介 TTL策略可以结合业务特点，将数据生命周期与冷热数据存储关联起来。实现既保存历史数据，又能够降低存储成本的效果。比如将最近90天的高频查询数据放置在热数据存储中，而90天之前的低频查询数据自动转移到冷数据存储中一、配置更改在 config.xml 中加入如下配置 注意：
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2024-04-22 11:43:05
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本文实例讲述了PHP结合Redis+MySQL实现冷热数据交换应用案例。分享给大家供大家参考，具体如下：场景：某网站需要对其项目做一个投票系统，投票项目上线后一小时之内预计有100万用户进行投票，希望用户投票完就能看到实时的投票情况这个场景可以使用redis+mysql冷热数据交换来解决。何为冷热数据交换？冷数据：之前使用的数据，热数据：当前使用的数据。交换：将Redis中的数据周期的存储到MyS
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2024-07-26 12:15:48
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作者：孤独烟 引言 讲了几天的数据库系列的文章，大家一定看烦了，其实还没讲完。。。(以下省略一万字)。今天我们换换口味，来写redis方面的内容，谈谈热key问题如何解决。其实热key问题说来也很简单，就是瞬间有几十万的请求去访问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，就会出现热数据问题
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2023-07-11 17:44:27
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