# HBase 数据热点解决方案
## 引言
在 HBase 中，数据热点问题指的是某些 Region Server 处理的数据集中在少数几个 Region 中，导致这些 Region Server 负载过高，而其他 Region Server 的资源却没有得到充分利用。这种情况下，会导致性能下降和系统不稳定。为了解决这个问题，我们需要将数据负载平衡，确保每个 Region Server 能够均
原创
2023-10-20 06:12:16
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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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# 实现 MySQL 数据热点的流程与步骤
在现代数据库系统中，“数据热点”（Hot Data）是指频繁访问的热点数据，这些数据常常会成为系统瓶颈。为了优化性能并提高数据访问速度，我们可以采用多种策略。在这篇文章中，我们将介绍如何识别和管理 MySQL 数据热点，并通过具体的步骤和代码示例来实现这一目标。
### 流程概述
实现 MySQL 数据热点的整体流程可以分为以下几个步骤：
| 步
热点数据更新对于有限的数据库资源，如果有大量请求去消费的话，肯定会产生大量的锁竞争(数据库对一条数据的更新会导致在索引上给这条记录加行锁，如果没有索引，会导致锁表)，消耗服务器资源，而且请求的成功率也不高(换句话说就是你在浪费服务器资源，性价比不高)。例如：在大促某件商品时，库存只有 1000，用户请求数 100 w，如果都让这个 10 w 用户请求去访问数据库，会带来大量的锁竞争，最终抢到商品的
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2023-08-20 21:17:13
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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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热点数据更新对于有限的数据库资源，如果有大量请求去消费的话，肯定会产生大量的锁竞争（数据库对一条数据的更新会导致在索引上给这条记录加行锁，如果没有索引，会导致锁表），消耗服务器资源，而且请求的成功率也不高（换句话说就是你在浪费服务器资源，性价比不高）。例如：在大促某件商品时，库存只有 1000，用户请求数 100 w，如果都让这个 10 w 用户请求去访问数据库，会带来大量的锁竞争，最终抢到商品的
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2024-04-10 21:49:42
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什么是缓存与数据库双写不一致？怎么解决？1. 热点缓存重建1.1 什么是热点缓存重建1.2 基于 DCL(double check lock) 双重检测锁解决热点缓存并发重建问题1.3 分布式锁解决热点缓存并发重建问题2. 缓存与数据库双写不一致2.1 Cache Aside Pattern2.2 缓存与数据库双写不一致2.2.1 数据不一样场景（1）双写不一致情况（2）读写并发不一致2.2.2
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2023-12-13 20:39:38
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简介： 业务中存在访问热点是在所难免的，redis也会遇到这个问题，然而如何发现热点key一直困扰着许多用户，redis4.0为我们带来了许多新特性，其中便包括基于LFU的热点key发现机制。前言业务中存在访问热点是在所难免的，redis也会遇到这个问题，然而如何发现热点key一直困扰着许多用户，redis4.0为我们带来了许多新特性，其中便包括基于LFU的热点key发现机制。Least Freq
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2024-06-11 09:22:43
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＜一＞前言：
JFreeChart是开放源代码站点SourceForge
.net
上的一个
Java
项目。它的功能十分强大，能创建饼图、柱状图(普通柱状图以及堆栈柱状图)、线图、区域图、分布图、混合图、甘特图以及一些仪表盘等等，并可生成PNG或JPG图片格式文件。
本人在学习过程中发现，网上很多文章都是讲一些JFreeChart的基本应用，而对JFreeChart生成热点图
如何让项目朝着既定的目标良性进展？如何让项目能最终获得成功？针对这两个问题，我想每一位项目经理都会有自己的见解。以下结合作者的项目管理经验，总结出有助于项目良性进展、有助于项目成功的15个主要关注点，试图与项目经理们分享自己的心得和体会。
1、项目目标
“目标是行动的航标”，因此目标对项目的重要性不言而喻。
一个不关注项目目标的项目经理，最终只能将项目带入
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2023-12-13 13:42:55
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本文作者：梁盼 一、热点问题产生原因热点问题产生的原因大致有以下两种：1.1 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
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2024-04-08 11:34:06
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1、最近最少使用算法LRU (Least recently used，最近最少使用）【实现】：最常见的是使用一个链表保存缓存数据1、新数据插入到链表头部；2、每当缓存命中（即缓存数据被访问），将数据移动到链表头部；3、当链表满的时候将链表尾部的数据丢弃； 【代价】命中时需要遍历链表，找到命中的数据块索引，然后需要将数据移到头部。 【改变】基于以上代价，我们将
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2023-06-13 21:53:08
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缓存雪崩如何解决?缓存穿透如何解决?如何确保Redis缓存的都是热点数据？如何更新缓存数据？如何处理请求倾斜？实际业务场景下，如何选择缓存数据结构1缓存雪崩缓存雪崩简单说就是所有请求都从缓存中拿不到数据，比如大批量数据同一时间过期。对于大批量数据同时过期的场景，可以为数据设置过期时间指定一个时间范围内的随机值，比如一天到一天零一小时之间的随机值，但不适用于集合类型，比如hash。还有小数场景，比如
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2023-08-24 14:18:31
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热点数据的存放场景： 数据库中有2000w数据，而redis中只有100w数据，如何保证redis中存放的都是热点数据？方案： 限定redis占用的内存，redis会根据自身数据淘汰策略，留下热数据到内存。所以可以计算100w数据大约占用的内存，然后设置一下redis内存限制即可，并将淘汰策略设置为allkeys-lru或者volatile-lru.设置redis最大占用内存： 打开red
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2023-08-30 13:12:29
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热Key问题上面提到，所谓热key问题就是，突然有几十万的请求去访问redis上的某个特定key。那么，这样会造成流量过于集中，达到物理网卡上限，从而导致这台redis的服务器宕机。 那接下来这个key的请求，就会直接怼到你的数据库上，导致你的服务不可用。怎么发现热key方法一:凭借业务经验，进行预估哪些是热key 其实这个方法还是挺有可行性的。比如某商品在做秒杀，那这个商品的key就可以判断出是
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2023-09-21 07:37:24
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当我帮助开发人员或架构师分析和优化其Java应用程序的性能时，并不是要调整各个方法以在执行时间上再挤出一两毫秒。 虽然对于某些软件来说，毫秒级优化很重要，但我认为这不是我们应该开始寻找的地方。 我在2015年分析了数百个应用程序，发现大多数性能和可伸缩性问题都涉及不良的体系结构决策，配置错误的框架，不良的数据库访问模式，过多的日志记录和详尽的内存使用情况，从而导致垃圾回收。 对我而言，性能工程
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2023-09-27 13:44:32
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一、数据热点hbase的表的多个region中有一个region的读写并发很高，其他的region相对来说读写少，造成热点的region1、防止数据热点的有效措施1.1加盐 这里所说的加盐不是密码学中的加盐，而是在 rowkey 的前面增加随机数，具体就是给rowkey 分配一个随机前缀以使得它和之前的rowkey 的开头不同。分配的前缀种类数量应该和你想使用数据分散到不同的 region 的数量
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2023-09-01 14:54:56
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现在的手机方便快捷又小巧玲珑可以做到很多功能，但有时我们也会遇到必须使用电脑进行的事情，但是电脑有时会没有网络，那么台式电脑如何连接手机热点，相信许多小伙伴们都不知道如何连接，接下我就整理了两种方法连接手机热点。台式电脑连接手机热点方法：方法一：USB共享网络首先使用USB数据线将手机与电脑进行连接(电脑上有要手机驱动的)，然后打开我们手机的系统【设置】，接下来点击【无线和网络】选项，进入【无线和
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2023-10-09 20:23:51
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博主系统内redis的使用伪代码如下：Object o = redis.get(key); //1
if(o != null){
return (Student)o; //2
}
Student value = read db; //3
return value; //4这段代码也不知道最早谁开始使用的，反正就是这么流传下来了，其实这也
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2024-10-08 12:43:33
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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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