Redis技术文章
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- Redis 客户端缓存 OPTIN 与 OPTOUT 怎么选
- Redis 客户端缓存如何在 OPTIN 与 OPTOUT 之间选择？本文从默认跟踪范围、CLIENT CACHING YES、CLIENT UNTRACKING、连接失效和上线检查清单说明两种策略的适用边界。
- 数据库 · Redis | 4天前 | 109浏览 收藏
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- Stream pending 消息怎么配置或排查
- Redis Streams pending 表示消费组已投递但尚未确认的消息。本文用 XPENDING、XINFO 和 XAUTOCLAIM 建立排查与恢复边界。
- 数据库 · Redis | 2星期前 | 109浏览 收藏
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- 强制终止Redis死循环Lua脚本技巧
- SCRIPTKILL只能终止未执行写命令的脚本；一旦调用redis.call('set')等写操作，脚本变为UNKILLABLE，因Redis为保障原子性禁止中途终止，否则可能导致数据不一致。
- 数据库 · Redis | 5个月前 | 109浏览 收藏
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- Redis主从复制故障排查与修复
- Redis主从复制故障的排查与修复步骤包括：1.检查网络连接，使用ping或telnet测试连通性；2.检查Redis配置文件，确保replicaof和repl-timeout设置正确；3.查看Redis日志文件，查找错误信息；4.如果是网络问题，尝试重启网络设备或切换备用路径；5.如果是配置问题，修改配置文件；6.如果是数据同步问题，使用SLAVEOF命令重新同步数据。
- 数据库 · Redis | 1年前 | 109浏览 收藏
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- Redis与MySQL缓存同步方法解析
- 确保Redis与MySQL数据一致性的方法是：1.写操作优先写入MySQL，然后异步更新Redis；2.读操作优先从Redis获取数据，若Redis无数据则从MySQL读取并更新Redis。这种方法通过消息队列实现异步更新，确保最终一致性，并提高读操作性能。
- 数据库 · Redis | 1年前 | 109浏览 收藏
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- 检查Redis版本及升级攻略
- 需要关注Redis的版本更新，因为它能带来性能提升、安全补丁和新功能。检查Redis版本是否需要升级的步骤包括：1.使用命令“redis-cli--version”查看当前版本；2.与Redis官方版本对比；3.评估新功能、性能提升、安全补丁和兼容性；4.遵循备份数据、测试环境、逐步升级和监控日志的最佳实践。
- 数据库 · Redis | 1年前 | 109浏览 收藏
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- 在Redis中，如何运用缓存淘汰策略和事务实现乐观锁？
- 缓存淘汰策略标题LRU原理LRU（Leastrecentlyused，最近最少使用）算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据，其核心思想是“如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高”。最常见的实现是使用一个链表保存缓存数据，详细算法实现如下：新数据插入到链表头部；每当缓存命中（即缓存数据被访问），则将数据移到链表头部；当链表满的时候，将链表尾部的数据丢弃。在Java中可以使用LinkHashMap去实现LRU利用哈希链表实现：标题Redis缓存淘汰策略设置最大缓存在redis中，允许用户设置最大使
- 数据库 · Redis | 3年前 | redis 109浏览 收藏
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- WOT峰会《GoRedis：SSD替代方案》陌陌CTO李志威
- window.location.href='http://www.51cto.com/edm/weeklyedm/edm365-140512.html';
- 数据库 · Redis | 3年前 | Redis · redis 109浏览 收藏
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- Redis Sentinel故障转移期间客户端重连的配置方法
- Redis Sentinel故障转移时，客户端不能继续依赖旧主节点地址。本文以服务发现、连接池、超时、退避和重试边界为主线，给出一套可落地的重连配置方法。
- 数据库 · Redis | 1星期前 | Redis · 108浏览 收藏
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- Redis列表实现消息队列？这些优化玩法必看！
- Redis列表在消息队列中的应用可以通过以下优化措施提升性能和可靠性：1.启用持久化机制（AOF或RDB）确保消息不丢失；2.使用BRPOP命令提高消费者的响应性和降低系统负载；3.通过多个列表模拟优先级队列处理不同优先级的消息；4.设置键的过期时间或在消息中加入时间戳管理消息的生命周期；5.利用批量操作减少网络开销，提升系统性能。
- 数据库 · Redis | 1年前 | 108浏览 收藏
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- Redis集群分片教学：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 | 108浏览 收藏
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