本篇主要介绍Redis中的热点Key问题，包括热点Key产生的原因、如何监控发现热点key以及热点Key的解决方案；其实热key问题说来也很简单，就是瞬间有大量的请求去访问redis上某个固定的key，Redis会根据key分配哈希槽，而在Redis节点数不变的情况下，每个节点分配的哈希槽范围一般是不变的，因此导致这么多对于单个固定key的请求打在了一台redis节点上，从而压垮缓存服务的情况；其
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2023-09-01 23:14:31
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redis 服务器本质上是一个事件驱动程序（redis处理两类事件：文件事件和时间事件）。对于文件事件的处理，redis基于Reactor模式开发了文件事件处理器，首先介绍下Reactor模式是什么东西？Reactor模式是网络编程模型的一种，是一种典型的事件驱动编程模型，其处理事件机制为：主程序将事件以及事件处理方法在Reactor上进行注册，如果对应事件发生，Reactor会主动调用事件注册的
几个常见概念1 redis是内存中的数据结构存储系统，可以用作数据库、缓存、消息中间件。2 redis支持多种类型的数据结构，最常见的数据结构有String、List、Set、Hash、Sorted Set（或ZSet）。3 redis"二八定律"。80%的业务访问集中在20%的数据上，所以将经常访问的数据存储在redis中，减轻数据库的压力，提高系统吞吐量。4 热数据、冷数据。热数据是指访问频次
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2023-06-09 22:20:53
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# 使用Redis实现热搜功能的完整指南
在现代互联网应用中，热搜功能可以帮助用户快速获取当前热门话题和趋势。Redis作为一种高性能的内存数据存储解决方案，常被用于实现热搜功能。本文将详细介绍如何使用Redis实现热搜，包括流程、代码示例和注释。
## 流程概览
首先，我们来概述一下实现热搜的流程。以下是实现热搜的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
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| 1
原创
2024-09-10 06:45:45
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phpredis是php的一个扩展，效率是相当高有链表排序功能，对创建内存级的模块业务关系很有用; 如果对系统存储使用的数据以两种角度分类，一种是按数据的大小划分，分成大数据和小数据，另一种是按数据的冷热程度划
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2024-06-08 19:57:42
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phpredis是php的一个扩展，效率是相当高有链表排序功能，对创建内存级的模块业务关系很有用; 如果对系统存
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2023-10-07 18:38:38
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1、定义热数据、温数据和冷数据是指根据数据的访问频率和重要性，将数据分为不同的类别，以便更好地管理和存储数据。热数据（Hot Data）：指访问频率高、对业务和应用关键的数据。这些数据通常需要快速、高效地访问和处理，因此需要存储在高性能、低延迟的存储设备上，如SSD固态硬盘、内存等。温数据（Warm Data）：指访问频率适中、对业务和应用有一定重要性的数据。这些数据不需要像热数据那样快速地访问和
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2023-05-29 10:28:25
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RedisRedis 简介Redis：REmote DIctionary Server（远程字典服务器）是完全开源免费的，用C语言编写的，遵守BSD协议，是一个高性能的（Key/Value）分布式内存数据库，基于内存运行，并支持持久化的NoSQL数据库，是当前最热门的NoSQL数据库之一，也被人们称为数据结构服务器。Redis支持数据的持久化（RDB，AOF），可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启
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2023-12-27 10:56:27
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phpredis是php的一个扩展，效率是相当高有链表排序功能，对创建内存级的模块业务关系很有用; 如果对系统存储使用的数据以两种角度分类，一种是按数据的大小划分，分成大数据和小数据，另一种是按数据的冷热程度划
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2023-09-20 14:32:13
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Redis使用场景Redis是一个内存数据库，常作为缓存使用。Redis小巧、轻快，但是也要注意Redis的应用场景。 因为Redis是一个内存数据库，所以如果存储处理不当，会占用大量内存，对系统性能有影响。对存储的数据进行划分，可以从两个角度划分：1是数据量的大小；2是数据的冷热程度。 Redis 最适合处理的是小而热，而且是写频繁，或者读写都比较频繁的热数据。对于大而热的数据， 如果其它
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2023-09-25 13:50:20
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1、概念热点数据就是访问量特别大的数据。2、热点数据引起的问题流量集中，达到物理网卡上限。请求过多，缓存分片服务被打垮。redis作为一个单线程的结构，所有的请求到来后都会去排队，当请求量远大于自身处理能力时，后面的请求会陷入等待、超时。根本原因在于读，不在写。redis崩溃或热点数据过期，会有大量数据访问DB，造成DB崩溃，引起业务雪崩。 如上图，hot key即为热点数据,hot
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2023-09-18 22:44:18
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缓存预热问题现象：1.请求数量较高 2.主从之间数据吞吐量较大，数据同步操作频度较高解决方案：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：1.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2.利用
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2023-10-11 17:14:10
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keepalived配置文件 主从配置一样，需要修改优先级global_defs {
router_id REDIS05
}
vrrp_instance VI_5 {
原创
2015-03-09 12:26:13
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Redis OM Spring：数据存储的新篇章 是一个创新的开源项目，它将Spring Data与Redis数据库紧密结合，为开发者提供了一种现代化的方式来处理和操作Redis中的数据。通过这个项目，你可以利用Spring Data的便利性，无缝地在Redis的高性能、内存存储特性之上构建应用程序。技术分析1. Spring Data集成： Redis OM Spring 基于Spring D
使用Redis缓存数据使用Redis可以提高查询效率，一定程度上可以减轻数据库服务器的压力，从而保护了数据库。通常，应用Redis的场景有：高频查询，例如：热搜列表、秒杀改变频率低的数据，例如：商品类别一旦使用Redis，就会导致Redis和数据库中都存在同样的数据，当数据发生变化时，可能出现不一致的问题！所以，还有某些数据在特定的场景中不能使用Redis：要求数据必须是准确的：下单购买时要求库存
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2023-08-25 07:20:25
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今天互联网的繁荣昌盛，一定离不开底层稳定的技术支持，每个大中型公司有时都会经历或多或小的流量冲击，每个公司应对措施也会有不同，如果说几种使用最频繁的中间件，那 Redis 必须占有一席之地。其次，Redis 也是面试之中经常考查的一部分，所以小王我打算补补这方面的知识，同时把我自己总结的，也分享给大家，一起学习，一起进步。关于 Redis 的文章我会写一个系列，中间可能会穿插着写别的文章。总之，加
# 从冷数据到热数据的升级：Redis 实现指南
在数据处理和存储的环境中，我们常常会接触到“冷数据”和“热数据”。冷数据是指访问频率较低,而热数据是指访问频率高并通常不会被频繁变化的数据。在许多应用中，将冷数据迁移到热数据的位置，确保快速的查询和处理性能是非常重要的。本文将指导您如何通过 Redis 实现“冷数据升级热数据”的过程。
## 整体流程
下面是完成此任务的基本步骤以及所需执行的
# Redis热数据和冷数据的实现
## 概述
在开发中，我们经常会遇到需要对数据进行分类存储的场景，其中一种常见的方式是将热数据和冷数据分开存储。热数据是经常被访问和修改的数据，而冷数据则很少被访问和修改。
在本文中，我将向你介绍如何使用Redis来实现热数据和冷数据的存储。我们将通过以下步骤来实现这一目标：
1. 创建两个Redis数据库，一个用于存储热数据，另一个用于存储冷数据。
2.
原创
2023-08-01 01:59:07
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MySQL里有2000w数据，redis中只存20w的数据，如何保证redis中的数据都是热点数据?Redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略。redis 提供 6种数据淘汰策略：volatile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[
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2023-05-29 14:53:28
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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redis缓存的自动生产
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2023-06-13 16:52:09
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