Redis缓存系列：你所不知道的Redis热点问题以及如何发现热点前言
热点就是访问量特别大所形成的热点数据。
因此需要缓存，于是使用了redis缓存。
缓存化
使用了redis缓存会有以下一个问题：
1、热点数据过期，会导致大量请求访问DB，造成DB崩溃
解决方案：
1、使用分布式锁，只允许一个线程访问DB，其他阻塞
2、设置成永不过期，但是需要进行预热处理
以上两个方案还存在一个问题：
1
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2023-06-13 15:15:36
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在Redis中，访问频率高的key称为热点key。热点key处理不当容易造成Redis进程阻塞，影响正常服务。您可以通过本节了解云数据库Redis版推荐的热点key解决方法。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）。在日常工作生活中一些突发的的事件，例如：双十一期间某些热门商品的降价促销，当这其中的某一件商品被数
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2023-10-11 17:17:12
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目录一、说说过期删除的原理消极方法（passive way）积极方法（active way）二、说说Redis的发布订阅三、Redis的数据是如何持久化的？（1）RDB和AOF机制（2）RDB的优缺点（3）AOF机制的优缺点（4）RDB和AOF该如何选择？四、Redis内存回收策略五、Redis是单进程单线程？性能为什么这么快多路复用六、如何解决Redis缓存与数据一致性问题？七、如何解决缓存雪崩
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2024-04-19 10:00:24
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目录一、热点问题概述二、热点问题的危害三、常见解决方案四、阿里云数据库解热点之道五、两种方案对比一、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）。在日常工作生活中一些突发的的事件，例如：双十一期间某些热门商品的降价促销，当这其中的某一件商品被数万次点击浏览或者购买时，会形成一个较大的需求量，这种情况下就会造成热点问题
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2023-10-02 15:18:34
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需求描述：扫描（查询）某个区间---》列用hbase多节点的资源，分布式扫描，加快速度==》 然后拼接到一起 如何打散数据 冠字号逆序，hash并不一定数据连续就会造成热点，这个是由数据访问模式决定的。ex:时间作为rowkey，但查询经常按一个时间段来查询=====》 时间作为rowke...
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2014-04-28 15:38:00
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2评论
# 深入理解 HBase：一种大数据存储解决方案
HBase 是一种开源的分布式 NoSQL 数据库，运行在 Hadoop 生态系统中。它适用于处理大规模的结构化数据，能够提供实时读写而不牺牲性能。HBase 在许多场景中广泛应用，比如大数据分析、实时数据处理等。本文将介绍 HBase 的基本概念、存储原理以及通过简单的代码示例展示其使用方法，并通过甘特图和关系图帮助读者可视化理解 HBase
在使用MySQL数据库时，常常会遇到“热点问题”，这类问题通常是由于某些记录的访问频率过高，导致系统性能下降。为了帮助读者更好地解决这一类问题，下面将以博文的形式详细记录解决“MySQL热点问题”的过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南及扩展应用等内容。
### 环境准备
在开始解决Hotspot问题之前，我们需确保我们的环境中已经安装好了必要的MySQL依赖。以下是安装依
一、数据热点现象（数据倾斜）1、热点现象： 某个时段内，对HBase的读写请求集中到极少数的Region上，导致这些region所在的RegionServer处理请求量骤增，负载量明显偏大，而其他的RgionServer明显空闲。 &n
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2023-10-03 20:18:10
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三、Redis缓存问题 Redis缓存的使用，极大的提升了应用程序的性能和效率，特别是数据查询方面。但同时，它也带来了一些问题。其中，最要害的问题，就是数据的一致性问题，从严格意义上讲，这个问题无解。如果对数据的一致性要求很高，那么就不能使用缓存。 1、缓存击穿（热点的key，大并发） &n
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2023-09-20 21:48:46
110阅读
什么是Redis热点？Redis热点问题为什么会极大地影响整个集群的性能？如何避免Redis数据热点？热点问题如何排查？热点问题如何解决？
推荐
原创
2022-09-11 23:02:13
398阅读
文章目录一、热点问题和数据倾斜二、预分区和rowkey设计 一、热点问题和数据倾斜 热点问题： HBase中的行是按照rowkey的字典顺序排序的，这种设计优化了scan操作，可以将相关的行以及会被一起读取的行存取在临近位置，便于scan。 rowkey设计是热点的源头。有大量连续编号的row key ==> 大量row key相近的记录集中在个别region ==> client
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2023-09-01 11:09:50
60阅读
问题描述默认情况下，在创建 HBase 表的时候会自动创建一个 region 分区，当写入数据的时候，所有的 HBase 客户端都向这一个 region 写数据，直到这个 region 足够大了才进行切分。当region中有一个region的读写并发很高，其他的region相对来说读写少，造成数据热点。原因如下： （1）新建表的时候没有提前创建分区，只有默认一个region，只往一个region写
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2023-08-16 17:23:11
93阅读
什么是Redis热点？Redis热点问题为什么会极大地影响整个集群的性能？如何避免Redis数据热点？热点问题如何排查？热点问题如何解决？
原创
2022-09-17 06:13:18
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Hbase2.0.5优化总结1.Hbase优化2.实际生产中Hbase的使用3.预定分区3.1 手动分区3.2 生成16进制分区序列预分区3.3按照文件设定的规则进行预分区 1.Hbase优化Hbase优化 核心就是结合分区_时间戳_关键字段联合使用。其中rowKey设计很重要。2.实际生产中Hbase的使用处理散列热点问题 散列热点问题即处理数据的倾斜问题，只要从事于大数据工作，解决数据倾斜问
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2023-08-30 19:29:31
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问题描述如下，生产hbase集群总是有一台服务器承担整个集群90%左右的读请求，虽然qps100~200左右不能让regionserver宕机，但是近1年经常有收到反馈说hbase集群可能存在热点影响查询速度的问题，于是决定花时间排查 最终排查结果phoenix的任意的一条查询类型的sql，在生成具体sql执行计划的时候，一般会多次查询表system.catlog表，system.cat
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2023-10-01 11:08:17
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热点问题HBase中的行是按照rowkey的字典顺序排序的，这种设计优化了scan操作，可以将相关的行以及会被一起读取的行存取在临近位置，便于scan。然而糟糕的rowkey设计是热点的源头。 热点发生在大量的client直接访问集群的一个或极少数个节点（访问可能是读，写或者其他操作）。大量访问会使热点region所在的单个机器超出自身承受能力，引起性能下降甚至region不可用，这也会影响同一个
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2023-07-14 22:25:17
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Hbase的表会被划分为1....n个Region,被托管在RegionServer中。Region二个重要的属性：Startkey与EndKey表示这个Region维护的rowkey的范围，当我们要读写数据时，如果rowkey落在某个start-end key范围内，那么就会定位到目标region并且读写到相关的数据。 默认情况下，当我们通过hbaseAdmin指定Ta
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2023-08-03 15:20:21
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在现代分布式数据库系统中，HBase的使用逐渐增多，由于其高扩展性和灵活性，许多企业已将其应用于大数据存储与处理。然而，在使用HBase的过程中，热点问题的出现却使得系统性能下降，影响了业务的整体体验。
对于HBase处理热点问题，可以归纳为以下事件：
- **事件1**：在高并发情况下，出现数据读写性能明显下降。
- **事件2**：监控系统提示HBase RegionServer的CPU和
# Redis热点问题解决方案
## 简介
在使用Redis作为缓存时，热点问题是一种常见的性能问题。热点问题指的是某个特定的键（key）被频繁地访问，导致Redis服务器的性能下降。本文将详细介绍如何判断和解决Redis热点问题，以帮助新手开发者更好地理解和应对这个问题。
## 流程图
```mermaid
journey
title Redis热点问题解决方案流程
se
原创
2023-09-21 07:46:54
43阅读
作者 | 李宋高对于分布式数据库来说，热点和事务冲突是两个需要避免的场景，在很多客户测试的案例中，经常出现热点引起的性能未达预期的情况。本文借近期遇到的几个客户场景，对热点问题在 TiDB 中的表现形式和影响，以及如何应对做一个记录。 何为热点热点可以理解为热点数据，或者说热点 region，TiDB 自带的 grafana 监控指标中也有 hot region write / read 的
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2022-08-13 00:00:51
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