• Redis集群脑裂问题解决攻略及策略
    Redis集群脑裂问题解决攻略及策略
    有效解决Redis集群脑裂问题的方法包括:1)网络配置优化,确保连接稳定性;2)节点监控和故障检测,使用工具实时监控;3)故障转移机制,设置高阈值避免多主节点;4)数据一致性保证,使用复制功能同步数据;5)人工干预和恢复,必要时手动处理。
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  • Redis性能瓶颈分析及常见原因详解
    Redis性能瓶颈分析及常见原因详解
    Redis性能瓶颈主要出现在硬件、配置和应用层面。1.硬件层面:内存不足和CPU性能低下可能导致性能问题。2.配置层面:不当的持久化和网络配置会影响性能。3.应用层面:大Key、大Value和不合理缓存策略是常见问题。通过监控和优化,可以有效提升Redis性能。
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  • Redis性能瓶颈分析及常见原因揭秘
    Redis性能瓶颈分析及常见原因揭秘
    Redis性能瓶颈主要出现在硬件、配置和应用层面。1.硬件层面:内存不足和CPU性能低下可能导致性能问题。2.配置层面:不当的持久化和网络配置会影响性能。3.应用层面:大Key、大Value和不合理缓存策略是常见问题。通过监控和优化,可以有效提升Redis性能。
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  • 手把手教你配置MySQL!超详细安装教程来了!
    手把手教你配置MySQL!超详细安装教程来了!
    MySQL的安装和配置可以通过以下步骤完成:1.从官方网站下载适合操作系统的安装包。2.运行安装程序,选择“开发者默认”选项并设置root用户密码。3.安装后配置环境变量,确保MySQL的bin目录在PATH中。4.创建用户时遵循最小权限原则并设置强密码。5.优化性能时调整innodb_buffer_pool_size和max_connections参数。6.定期备份数据库并优化查询语句以提高性能。
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  • MySQL大表查询这样优化!分区表+物化视图+查询重写全攻略
    MySQL大表查询这样优化!分区表+物化视图+查询重写全攻略
    MySQL大表查询优化的核心在于减少扫描数据量和提升效率,主要策略包括:1.分区表,将大表物理分割以提升查询效率,适用于查询条件能精确匹配分区键的场景;2.物化视图,预先计算存储结果,适合高频率查询、低更新场景,但需定期刷新保持一致性;3.查询重写,通过优化SQL语句利用索引等手段提高性能,如避免SELECT*、优化JOIN、使用EXISTS代替COUNT等。查询慢不一定是数据量问题,也可能是索引缺失、语句设计不合理或硬件瓶颈,应先用EXPLAIN分析执行计划,并检查资源使用情况。分区表不一定总能提效,若
    数据库 · MySQL   |  1个月前  |   mysql 分区表 查询重写 大表查询 物化视图 132浏览 收藏
  • Redis事务怎么用?4步教你轻松掌握事务操作
    Redis事务怎么用?4步教你轻松掌握事务操作
    Redis事务通过将多个命令打包一次性执行,提供有限的原子性和隔离性。其核心实现步骤为:1.MULTI开启事务;2.命令入队但不立即执行;3.EXEC按顺序执行队列中的命令并返回结果;4.DISCARD取消事务。WATCH用于监控key以实现乐观锁。Redis事务无法完全满足ACID特性,原子性仅保证命令全执行或全不执行,但不支持回滚;一致性依赖客户端处理;隔离性有限;持久性取决于持久化策略。事务不支持回滚的原因在于设计哲学追求高效简单。执行失败时需根据EXEC返回值判断原因并重试或放弃。与Lua脚本相比
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  • 不同环境Redis安全配置对比与调整方法
    不同环境Redis安全配置对比与调整方法
    Redis的安全配置在不同环境下不同,因为各环境的角色和风险不同。1.开发环境配置宽松,建议启用基本认证,不暴露在公网。2.测试环境配置更严格,推荐强密码和更多安全措施。3.生产环境配置最严,使用最强密码和所有安全措施。通过合理配置和持续监控,确保Redis在各环境中的安全性和性能。
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  • MySQL性能监控设置与核心指标解析
    MySQL性能监控设置与核心指标解析
    要设置MySQL性能监控,首先启用慢查询日志,在配置文件中设置slow_query_log、slow_query_log_file和long_query_time;其次使用SHOWSTATUS和SHOWPROCESSLIST实时查看数据库状态;最后引入第三方工具如Prometheus+Grafana或PMM进行可视化监控。核心指标包括:1.查询性能(QPS、慢查询数量、缓冲池命中率);2.资源使用(CPU、内存、磁盘IO);3.连接与线程状态(连接数、Threads_running);4.锁与事务问题(表
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  • Redis缓存穿透不用怕!这四种解决方案超实用
    Redis缓存穿透不用怕!这四种解决方案超实用
    防止Redis缓存穿透的核心策略是避免大量请求直接访问数据库,主要通过以下四种方案实现:1.缓存空对象,在数据库查询结果为空时缓存空值并设置较短过期时间,优点是实现简单但可能浪费存储资源;2.使用布隆过滤器,预先加载所有可能存在的key以判断元素是否存在,优点是性能高但存在误判率且维护复杂;3.采用互斥锁限制缓存未命中时仅一个线程查询数据库,优点是有效降低穿透风险但影响性能;4.在接口层校验请求参数合法性,优点是减轻缓存与数据库压力但增加代码复杂度。选择防护方案需结合业务场景,同时建议在接口层进行参数校验
    数据库 · Redis   |  2个月前  |   redis 互斥锁 缓存穿透 布隆过滤器 接口层校验 131浏览 收藏
  • MySQL存储引擎怎么选?手把手教你监控+切换
    MySQL存储引擎怎么选?手把手教你监控+切换
    要查看MySQL存储引擎状态及切换方法,首先使用SHOWENGINES;查看支持的引擎及其可用状态,接着通过SHOWTABLESTATUSLIKE'your_table_name'\G查看特定表的存储引擎,再用SHOWVARIABLESLIKE'default_storage_engine';确认默认引擎,针对InnoDB监控,执行SHOWENGINEINNODBSTATUS\G关注缓冲池命中率、日志序列号、待处理插入操作等指标,并可通过PerformanceSchema深入分析性能问题;切换引擎时需使用
    数据库 · MySQL   |  2个月前  |   mysql 监控 innodb 切换 存储引擎 131浏览 收藏
  • MySQL主从复制这样配!搞懂这些参数,replication稳了~
    MySQL主从复制这样配!搞懂这些参数,replication稳了~
    MySQL主从复制的搭建步骤包括:一、主库开启二进制日志并创建复制账号;二、获取主库数据并导出;三、配置从库并启动复制;四、常用参数包括server-id、log-bin、relay-log等;五、常见问题如延迟、连接失败需逐一排查。具体操作为:1.在主库配置文件中设置server-id=1和log-bin=mysql-bin;2.创建repl用户并授权;3.锁表后执行mysqldump导出数据并解锁;4.从库配置server-id=2,导入数据后通过CHANGEMASTER命令连接主库并启动复制;5.常
    数据库 · MySQL   |  2个月前  |   131浏览 收藏
  • MySQL分片实现方法及常见方案解析
    MySQL分片实现方法及常见方案解析
    数据分片的核心目的是提升数据库读写性能和存储扩展能力。其通过将大表数据分散到多个物理节点实现,常见方式包括应用层逻辑分片、使用中间件做透明分片或数据库引擎的分区功能(注意分区不是分片)。一、水平分片是按行分开放置在不同实例中,例如根据用户ID奇偶划分;优点是简单易懂,缺点是扩容麻烦且易数据倾斜,建议选好分片键避免跨库查询。二、常见分片方案有三种:1.应用层逻辑分片由代码控制路由,灵活但维护成本高;2.使用分片中间件如MyCAT、ShardingSphere实现透明分片,适合中大型项目但增加运维复杂度;3.
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  • Redis集群脑裂问题解决攻略与策略
    Redis集群脑裂问题解决攻略与策略
    有效解决Redis集群脑裂问题的方法包括:1)网络配置优化,确保连接稳定性;2)节点监控和故障检测,使用工具实时监控;3)故障转移机制,设置高阈值避免多主节点;4)数据一致性保证,使用复制功能同步数据;5)人工干预和恢复,必要时手动处理。
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  • Redis与HBase联手,大数据存储模式揭秘
    Redis与HBase联手,大数据存储模式揭秘
    Redis和HBase可以协同工作,发挥各自优势。1)使用Redis处理实时数据和缓存,如用户行为数据。2)利用HBase存储和分析历史数据,如用户购买习惯。通过这种方式,可以实现快速访问和长久存储的平衡。
    数据库 · Redis   |  2个月前  |   130浏览 收藏
  • MySQL优化count查询,性能提升秘诀
    MySQL优化count查询,性能提升秘诀
    MySQL的count查询性能问题主要在于数据量大时变慢,尤其带条件的count。优化思路包括减少扫描行数、利用索引、避免多余计算和锁等待。一、count查询慢的原因是需遍历数据,无索引字段做where条件导致全表扫描,复杂join或子查询增加计算成本,count(主键)与count(字段)结果不同。二、提升性能的方法:1.给where条件字段加索引;2.使用覆盖索引避免回表;3.区分count(*)和count(主键)的统计差异;4.避免对大表直接count,可用缓存、预计算或近似函数替代。三、常见误区
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