Redis技术文章
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- redis-shake同步redis数据的实现方法
- 有了redis shake 之后，同步redis数据库数据变得容易了很多，其实我们可以猜想，它应该利用了解析redis的rdb或aof的文件来达到数据同步的目的，事实上也差不多，有了之前的canal的使用经验，其
- 数据库 · Redis | 3年前 | Redis · redis 149浏览 收藏
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- Redis淘汰策略怎么选？
- 要定位被淘汰的key，需监控evicted_keys增量、expired_keys飙升情况，并结合Redis7.0+的MEMORYUSAGE与OBJECTFREQ抽样分析；allkeys-lru不安全，应优先用volatile-lru/lfu；LFU更耗CPU因频次衰减更新；验证key是否频繁淘汰可用PFADD+PFCOUNT埋点统计。
- 数据库 · Redis | 5个月前 | 148浏览 收藏
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- Redis集群数据分片原理全解析
- Redis集群数据分片的原理是通过哈希槽实现数据的分布式存储。1）Redis集群将键空间划分为16384个哈希槽，每个键通过CRC16校验和后对16384取模，决定所属哈希槽。2）每个Redis节点负责一部分哈希槽，实现数据分片。3）这种设计支持动态调整集群规模，通过迁移部分哈希槽添加或移除节点。
- 数据库 · Redis | 1年前 | 148浏览 收藏
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- Redis集群怎么搭建？手把手教你搞定数据分片
- Redis集群数据分片的原理是通过哈希槽实现数据的分布式存储。1）Redis集群将键空间划分为16384个哈希槽，每个键通过CRC16校验和后对16384取模，决定所属哈希槽。2）每个Redis节点负责一部分哈希槽，实现数据分片。3）这种设计支持动态调整集群规模，通过迁移部分哈希槽添加或移除节点。
- 数据库 · Redis | 1年前 | 148浏览 收藏
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- Redis集合去重技巧与实战应用
- 选择Redis集合实现数据去重是因为其支持快速插入和查找，且自动去重。1）Redis集合基于有序无重复元素的集合结构，适用于需要快速插入和查询的场景。2）但需注意其内存使用，因为每个元素占用内存。3）可通过分片存储、定期清理和结合其他存储优化使用。
- 数据库 · Redis | 1年前 | 148浏览 收藏
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- Redis启动内存不足的终极解决方案
- 解决Redis启动时内存分配不足问题的方法包括：1.检查系统内存使用情况，必要时增加物理内存或调整Redis配置；2.修改redis.conf文件中的maxmemory参数，限制Redis内存使用；3.配置maxmemory-policy参数，选择合适的内存回收策略；4.增加swap空间或禁用Redis的swap使用；5.通过RedisCluster分散数据存储，降低单节点内存压力；6.使用MEMORYUSAGE命令查找并处理大key。
- 数据库 · Redis | 1年前 | 148浏览 收藏
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- Redis启动后访问不了？排查思路及解决方案
- Redis启动后无法访问的原因主要包括配置文件问题、网络问题、防火墙设置和内存不足。解决方案如下：1.调整配置文件，确保绑定地址和端口正确；2.修复网络连接，确保Redis服务器和客户端连接正常；3.调整防火墙规则，允许Redis端口访问；4.增加内存或调整Redis配置，确保内存充足。
- 数据库 · Redis | 1年前 | 148浏览 收藏
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- Redis中SDS简单动态字符串问题怎么解决
- 一、SDS的结构c语言没有string类型，本质是char[]数组；而且c语言数组创建时必须初始化大小，指定类型后就不能改变，并且字符数组的最后一个元素总是空字符'\0'。以下展示了一个值为"Redis"的C字符串：Redis没有直接使用C语言的字符串方式，而是构建了一种简单动态字符串（Simpledynamicstring，SDS）的类型，Redis中的字符串底层都是使用SDS结构进行存储，比如包含字符串的键值对底层都是使用SDS结构实现的。SDS结构定义在sds.h中structsds
- 数据库 · Redis | 3年前 | redis sds 148浏览 收藏
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- Redis深入了解内存淘汰与事务操作
- Redis内存淘汰策略 为什么要有淘汰策略？ 答：将Redis用作缓存时，Redis数据存在内存中，如果内存空间用满，就会自动驱逐老的数据。 redis配置文件：可以配置redis存放数据的阈值（例如：100mb）
- 数据库 · Redis | 3年前 | redis 148浏览 收藏
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- 高并发Redis优化技巧分享
- Redis在高并发环境下的性能调优可以通过以下步骤实现：1.内存管理：使用maxmemory和maxmemory-policy配置，建议使用allkeys-lru策略。2.网络I/O优化：调整tcp-backlog和client-output-buffer-limit配置。3.持久化优化：调整rdb和aof的配置，平衡性能和数据安全。4.集群和分片：使用RedisCluster或Codis分散数据。5.客户端优化：使用连接池和批处理命令如pipeline或mget/mset。通过这些措施，可以确保Redi
- 数据库 · Redis | 1年前 | 147浏览 收藏
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