# 使用Redis进行大量数据处理的入门指南
在现代应用开发中，Redis是一个非常流行的内存数据存储工具，能够帮助我们高效地处理大量数据。在这篇文章中，我们将一步一步地了解如何利用Redis进行大量数据的处理。以下是整个流程的概述。
## 流程概述
我们采用以下步骤来实现Redis的数据处理。请参考下面的表格：
| 步骤 | 说明
对于大型缓存系统，存在着以下两种情况会是系统无法做到高可用。第一种情况，对于新系统上线，redis中可能没有缓存数据，此时如果大量请求涌入，则会压垮DB是系统无法正常使用；第二种情况，可能系统运行过程中redis的数据全部丢失了，即使开启了持久化也无法恢复，那么也会出现上述描述的异常情况。因此，可以采用缓存预热来解决以上问题nginx+lua将访问流量上报到kafka中 结合之前的业务代码，在这
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2023-10-23 10:05:36
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一、概述redis是NoSQL数据库，被称作结构化数据库。redis是一个开源的、高性能的、基于键值对的缓存与存储系统，通过提供多种键值数据类型来适应不同场景下的缓存与存储需求。redis以字典结构存储数据，并允许其他应用通过TCP协议读写字典中的内容。二、优势1、性能极高 Redis能读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s 。 2、丰富的数据类型 Redis不仅仅支持简单的ke
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2023-09-08 23:34:52
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（1）什么是redis? Redis 是一个基于内存的高性能key-value数据库。 (有空再补充，有理解错误或不足欢迎指正) （2）Reids的特点 Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作，Redis的性能非常出色，每
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2023-09-19 16:36:36
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工作中遇到一个问题，redis中存储了大量的key，而且没有设置时效，其中很大一部分后来都没用了，导致redis体积庞大，查询缓慢。 服务器版本为windows，网上搜索到很多批量删除的方法都是Linux下的，几番寻找，终于找到了在windows下批量删除超大量key的方法。 首先贴一下Linux下的方法：redis-cli keys "*" | xargs redis-cli del
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2023-06-13 14:09:35
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（1）什么是redis?Redis 是一个基于内存的高性能key-value数据库。 (有空再补充，有理解错误或不足欢迎指正)（2）Reids的特点 Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以处理超过 10万次读写
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2023-07-21 19:45:23
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【摘抄】
索引的选定准则：
通过战略性的索引可以很大程度提高数据读取操作的效率-记住，索引的目的就在于读取效率的提高
所以，在索引构建中，追求是精而非多。
分表类型来说明各个准则：
A、拥有数据量较少的小型表
小型表是指一次I/O可以将表中的数据全部读取到内存中，即存储表数据的数据块小于DB_FILE_MULTIBLOCK_READ_COUNT参数的设定。(PS:DB
Redis 是一个高性能的key-value数据库。 redis的出现，很大程度补偿了memcached这类key-value存储的不足，在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Python，Ruby，Erlang，PHP客户端，使用很方便。 1. 按照我们一般的使用Redis的场景应该是这样的： 也就是说：我们会先去redis中判断数据是否存在，如果存在，则直接返
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2024-06-21 13:36:44
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缓存预热：服务器可能存在刚一开启因请求量较大，或是服务器间数据同步频度较高导致崩溃。针对该问题，要进行缓存预热。前置准备工作： 1、日常例行统计数据访问记录，统计访问频度较高的热点数据 2、利用LRU数据删除策略，构建数据留存队列 例如storm和kafka配合准备工作： 3、将统计结果中的数据分类，根据级别，redis优先加载级别较高的热点数据 4、利用分布式多服务器同时进行数据读取，提取数据加
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2023-08-11 10:45:32
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目录介绍: 埋点文档介绍: 埋点是流量数据采集的一种主要方式, 是分析用户行为的重要手段。本质上可以理解为，一次html动作触发了网络请求, 并被服务端的框架存储下来的行为。按照埋点实现方案分为 按照HTML行为触发网络请求的方式可以划分为点击事件：用户每点击页面按钮一次就记录一次数据。曝光事件：当用户成功进入一个页面时记录一次数据，当刷新一次页面也会记录一次数据，如
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2023-12-15 06:57:21
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一、布隆过滤器(BloomFilter)如果想判断一个元素是不是在一个集合里，一般想到的是将集合中所有元素保存起来，然后通过比较确定。链表、树、散列表（又叫哈希表，Hash table）等等数据结构都是这种思路，存储位置要么是磁盘，要么是内存。很多时候要么是以时间换空间，要么是以空间换时间。在响应时间要求比较严格的情况下，如果我们存在内里，那么随着集合中元素的增加，我们需要的存储空间越来越大，以及
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2024-04-29 11:48:11
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作者 | Mark_MMXI缓存的存在是为了在高并发情形下，缓解DB压力，提高业务系统体验。业务系统访问数据，先去缓存中进行查询，假如缓存存在数据直接返回缓存数据，否则就去查询数据库再返回值。Redis是一种缓存工具，是一种缓存解决方案，但是引入Redis又有可能出现缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩等问题。本文就对缓存雪崩问题进行较深入剖析，并通过场景模型加深理解，基于场景使用对应的解决方案尝试解
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2023-08-04 16:16:45
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电脑处理器哪个好用，对于电脑处理器的性能还是还是比较关心的，毕竟CPU性会直接影响我们的电脑性能，也可以最直接看出你的电脑好不好，玩游戏行不行。为此，这里小编特地为大家整理了一些篇关于电脑处理器的排行，大家不妨可以来看看啊~众所周知，中央处理器是一台计算机的运算核心和控制核心，处理器的好坏直接影响电脑的速度，那么我们在电脑组装时，如何选择一款比较好的台式机处理器品牌呢，CPU处理器什么牌子好？下面
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2024-01-12 06:09:44
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如何用更少的内存保存更多的数据？我们应该从 Redis 是如何保存数据的原理展开，分析键值对的存储结构和原理。从而继续延展出每种数据类型底层的数据结构，针对不同场景使用更恰当的数据结构和编码实现更少的内存占用。为了保存数据， Redis 需要先申请内存，数据过期或者内存淘汰需要回收内存，从而拓展出内存碎片优化。最后，说下 key、value 使用规范和技巧、 Bitmap 等高阶数据类型，运用这些
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2023-12-30 15:58:39
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前阵子遇到一个案例：一个同事说以前一个运行很正常的包，突然间比以前慢了很多，执行时间非常长，晚上的作业调用这个包跑了几个小时也没有跑出数据。于是我在跟踪、优化过程中定位到包中一个存储过程的一段SQL，我将原SQL简化了一下（对应的表名、函数全都随机取名替换掉），大体如下所示，在一个游标中，循环更新表TMP_JO_ORDERS， 其中需要通过函数获取一些值，这些值用来更新目标表的字段值 ...
原创
2021-08-22 12:24:26
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接口实现分离的设计不仅受益于层次分明，也体现在接口编程上。对于我们所要实现的算法，只实现一次便可通用于整个集合框架，最大可能地减少代码量、测试量及错误率（一个系统假如处处遍布挑战性的代码，我认为这不是个好系统）。因此仅需写好关键性代码，将其实现为能够接收任何实现了Collection 接口的对象，我们便可
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2024-07-11 03:16:49
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1、缓存预热缓存冷启动，redis启动后，一点数据都没有，直接就对外提供服务了，mysql就裸奔（1）提前给redis中灌入部分数据，再提供服务（2）肯定不可能将所有数据都写入redis，因为数据量太大了，第一耗费的时间太长了，第二根本redis容纳不下所有的数据（3）需要根据当天的具体访问情况，实时统计出访问频率较高的热数据（4）然后将访问频率较高的热数据写入redis中，肯定是热数据也比较多，
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2023-10-07 16:31:35
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python在数据科学中非常流行，有大量可供开发人员使用的库和框架，这些库对数据分析和机器学习都特别有用，为处理大数据提供了无数的支持，使python成为大数据最受欢迎的语言。一、Python 环境搭建1.1 安装 Python安装Python最简单的方法是访问 Python 官方网站并下载相应的版本。Python 的官方网站（http://www.python.org/）提供了 Python 的
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2023-07-27 13:42:04
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通过使用queryRunner的查询方法，我们知道其使用了回调机制。下面就对其中的参数ResultSetHandler 的实现类进行不同的查询。ResultSetHandler 接口用于处理 java.sql.ResultSet，将数据按要求转换为另一种形式。ResultSetHandler 接口提供了一个单独的方法：Object handle
来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分享在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。【编者按】我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调
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2024-04-26 15:44:48
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