大家好，我是Tom哥。Redis 作为一门主流技术，应用场景非常多，很多大中小厂面试都列为重点考察内容前几天有星球小伙伴学习时，遇到下面几个问题，来咨询 Tom哥考虑到这些问题比较高频，工作中经常会遇到，这里写篇文章系统讲解下问题描述：向你提问：tom哥，在复习redis时，有些疑问，麻烦看看： 1.如果redis集群出现数据倾斜，数据分配不均，该如何解决？2.处理hotKey时，为ke
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2023-08-09 21:35:16
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1. 大型电商系统高流量系统设计 场景： 大量电商系统每天要处理上亿请求，其中大量请求来自商品访问、下单。商品的详情是时刻变化，由于请求量过大，不会频繁去服务端获取商品信息，导致服务器压力极大。需要用到多级缓存、异步处理、负载均衡等方式来实现 解决： 评估哪些页面是活跃的，即用户查看使用较多的页面。页面里面包括静态资源和数据、动态数据等，划分层次，把静态资源存放到
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2023-08-12 22:23:14
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1.限定 Redis 占用的内存，Redis 会根据自身数据淘汰策略，加载热数据到内存。所以，计算一下 20W 数据大约占用的内存，然后设置一下 Redis 内存限制即可。 2.问题是什么数据？比如用户数据。数据库有2000w条。活跃用户：redis sortSet里 放两天内(为方便取一天内活跃用户)登录过的用户，登录一次ZADD一次，如set已存在则覆盖其分数（登录时间）
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2023-08-11 10:37:34
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Redis 简介Redis（Remote Dictionary Server )，即远程字典服务，是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。从2010年3月15日起，Redis的开发工作由VMware主持。从2013年5月开始，Redis的开发由Pivotal赞助。------ 来自百度百科。Redis 常见的应
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2023-08-09 21:33:40
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Redis的7个应用场景一：缓存——热数据热点数据（经常会被查询，但是不经常被修改或者删除的数据），首选是使用redis缓存，毕竟强大到冒泡的QPS和极强的稳定性不是所有类似工具都有的，而且相比于memcached还提供了丰富的数据类型可以使用，另外，内存中的数据也提供了AOF和RDB等持久化机制可以选择，要冷、热的还是忽冷忽热的都可选。结合具体应用需要注意一下：很多人用spring的AOP来构建
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2023-06-14 17:33:20
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背景众所周知，redis是纯内存的操作。所以速度极快。然而内存的大小是有限的。如:mysql中有2000w的数据，redis中只存20w的数据，那么如何保证redis中的数据都是热点数据呢？答案：redis内存数据集达到一定大小的时候，就会实行数据淘汰策略，内存的淘汰机制的初衷是为了更好地使用内存写在淘汰策略之前：reids 过期策略我们在设置一个key的时候，一般会给这个key设置一个过期时间（
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2023-09-23 18:01:18
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热点数据（经常会被查询，但是不经常被修改或者删除的数据），首选是使用redis缓存，毕竟强大到冒泡的QPS和极强的稳定性不是所有类似工具都有的，而且相比于memcached还提供了丰富的数据类型可以使用，另外，内存中的数据也提供了AOF和RDB等持久化机制可以选择，要冷、热的还是忽冷忽热的都可选。结合具体应用需要注意一下：很多人用spring的AOP来构建redis缓存的自动生产和清除，过程可能如
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2023-09-16 19:55:29
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热数据 -> 热数据的统计 -> redis中缓存的预热 -> 避免新系统刚上线，或者是redis崩溃数据丢失后重启，redis中没有数据，redis冷启动 -> 大量流量直接到数据库redis启动前，必须确保其中是有部分热数据的缓存的瞬间的缓存热点1、在storm中，实时的计算出瞬间出现的热点有很多种算法，给大家介绍一种我们的比较简单的算法某个storm task，上面
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2023-09-03 21:51:51
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目录 一、热点Key问题产生的原因1 高频读写：点赞 2单个server极限二、热点Key问题的危害击穿 雪崩三、解决方案1、服务端缓存方案Ehcache： FIFO LRU LFU2、使用 Memcache、Redis 方案3、使用本地缓存方案4、读写分离方案解决热读5、热点
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2023-08-20 11:45:21
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Redis 是什么Redis 的五种基本类型STRINGLISTSETHASHZSET键的过期时间发布与订阅事务持久化快照持久化AOF 持久化复制从服务器连接主服务器的过程主从链处理故障分片事件事件类型事件的调度与执行Redis 与 Memcached 的区别Redis 适用场景数据淘汰策略一个简单的论坛系统分析文章信息点赞功能对文章进行排序参考资料Redis 是什么、特点非关系型（NoSQL）内
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2023-08-21 10:10:44
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我是?廖志伟?，一名?Java开发工程师?、?Java领域优质创作者?、?CSDN博客专家?、?幕后大佬社区创始人?。拥有多年一线研发经验，研究过各种常见框架及中间件的底层源码，对于大型分布式、微服务、三高架构（高性能、高并发、高可用）有过实践架构经验。?博主：java_wxid ?博主：Java廖志伟 ?社区：幕后大佬文章目录互斥锁（mutex）永远不过期本文内容：热点数据缓存当前key是一个热
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2023-07-21 20:09:40
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## Redis热点数据处理
在使用Redis时，热点数据是指被频繁读写的数据，它可能成为系统性能瓶颈的原因。对于热点数据，我们需要使用合适的策略来处理，以提高系统的性能和可靠性。本文将介绍一些处理Redis热点数据的方法，并提供相应的代码示例。
### 1. 使用缓存
缓存是处理热点数据的常见方法之一。我们可以将热点数据存储在Redis中，并设置适当的过期时间。当需要访问热点数据时，首先从
原创
2023-10-25 08:26:24
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你真的学会Redis了吗？（一）一、Redis的应用场景Redis作为一个用C开发、基于内存结构进行 键值对 数据存储的、高性能的、非关系型（NoSQL）数据库。Redis是基于内存存储的，所以对数据的读写效率很高，被广泛应用在缓存方向。Redis也支持对数据的持久化，保证了数据的安全，而且Redis的操作是原子性的。那么Redis一般回应用在哪些方面呢？缓存热点数据：缓解数据库的访问夜里，并且提
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2024-03-11 09:15:07
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首先理解缓存的概念，缓存通常用于什么场景呢，比如说你正在刷微博，这时候突然出现一个热点事件，比如某"多人运动事件"，由于是焦点话题，一传十，十传百，查看该话题的人会越来越多，如果将该条热点消息放在数据中，每次查看该消息都需要和数据库进行一次交互，而使用微博的人群庞大，数据库承担的压力就会非常大，这也就是微博经常在出现热点消息时就崩的原因。因此当出现热点新闻的时候，及时将该消息放入缓存中存储，后面的
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2023-12-15 10:55:51
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高并发的情况会给系统带来很高的访问流量，这就给存储这些热点信息的Redis数据造成了一些压力。热key问题及解决方案 产生原因 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）等。在日常工作生活中一些突发的的事件，例如某明星突然宣布恋情，导致某新闻点击量瞬间变大，请求远超过对数据的写入。就会造成热数据问题。我们 一般采用缓存 + 过期时间的策略来帮助我们加速接口的访问速度
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2024-04-19 10:01:22
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从缓存中加载数据的逻辑，如下图所示缓存击穿：查询一个数据库中不存在的数据，比如商品详情，查询一个不存在的ID，每次都会访问DB，如果有人恶意破坏，很可能直接对DB造成过大地压力。由于缓存不命中，每次都要查询持久层。从而失去缓存的意义。如果在大流量下数据库可能挂掉。这就是缓存击穿。场景如下图所示:解决方案1、缓存层缓存空值。当通过某一个key去查询数据的时候，如果对应在数据库中的数据都不存在，我们将
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2023-12-09 17:05:06
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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MySQL中业务流程用户进行投票后，首先将投票数据保存到Redis中，这些数据就是热数据，然后定期（如5s
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2023-08-07 17:51:08
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一、热点Key问题产生的原因 1、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。同理，被大量刊发、浏览的热点新闻、热点评论、明星直播等，这些典型的读多写少的场景也会产生热点问题。2、请求分片集中，
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2024-01-15 10:03:52
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保证redis都是热点数据假说说1000w条数据，redis只能存20w我们这时候就用拒绝策略去保证存的都是热点数据我们先来看一下几种拒绝策略检测易失数据（可能会过期的数据集server.db[i].expires ） ① volatile-lru：挑选最近最少使用的数据淘汰 ② volatile-lfu：挑选最近使用次数最少的数据淘汰 ③ volatile-ttl：挑选将要过期的数据淘汰 ④ v
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2024-06-11 21:51:44
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最近找了几个比较大的热点分析平台，试用对比了一下。谷歌趋势https://trends.google.com/trends/?geo=CN
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