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- Redis慢查询分析与优化方法
- 要处理Redis慢查询日志，首先配置Redis服务器记录慢查询，然后分析日志并优化查询。1.设置slowlog-log-slower-than和slowlog-max-len参数。2.使用SLOWLOGGET命令查看慢查询记录。3.优化查询命令，如用SCAN替代KEYS。4.重新设计数据结构，如用有序集合替代普通集合。5.使用Pipeline批量执行命令。持续监控和分析慢查询日志以优化Redis性能。
- 数据库 · Redis | 4个月前 | 454浏览 收藏
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- 浅谈Redis在秒杀场景的作用
- 秒杀业务特点：限时限量，业务系统要处理瞬时高并发请求，Redis是必需品。 秒杀可分成秒杀前、秒杀中和秒杀后三阶段，每个阶段的请求处理需求不同，Redis具体在秒杀场景的哪个环节起到作
- 数据库 · Redis | 2年前 | redis秒杀 · redis 453浏览 收藏
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- Redis缓存清除后，如何确保数据一致性？
- 在Redis缓存清除后确保数据一致性的方法包括：1.缓存与数据库的双写一致性，通过同时更新数据库和Redis来保证实时性，但需注意写放大和一致性问题；2.缓存失效后重建，适用于读多写少的场景，需防范缓存击穿和数据一致性延迟；3.延迟双删策略，适用于高一致性需求，通过先删除缓存、更新数据库、再延迟删除缓存来解决短暂不一致问题，但增加了系统复杂度。
- 数据库 · Redis | 6个月前 | 453浏览 收藏
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- Redis和Memcached区别详解及选型推荐
- Redis和Memcached的主要区别在于功能和适用场景。1)Redis提供丰富的数据结构和持久化功能，适合复杂数据处理和需要数据持久化的场景。2)Memcached专注于简单、高效的键值存储，适用于快速缓存需求。选择时需考虑数据复杂性、持久化需求、性能要求和扩展性。
- 数据库 · Redis | 4个月前 | 453浏览 收藏
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- Redis实现排名功能的示例代码
- 一.实现思路 使用的是Redis里zset数据类型，zset的定义这里总结一下就是其每个元素都能够关联一个分数而且还能够针对集合元素进行排序，所以这点很合适用来排序，接下来我们一起看看如何
- 数据库 · Redis | 2年前 | Redis排名 · redis 452浏览 收藏
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- redis中的bitmap实例分析
- 1、BitMap是什么通过一个bit位来表示某个元素对应的值或者状态,其中的key就是对应元素本身。我们知道8个bit可以组成一个Byte，所以bitmap本身会极大的节省储存空间。2^32次方40亿数据只需要500M内存，需要内存少了8倍2、setbit命令介绍setbitkeyoffsetvalue#设置bitmapkey为20220328uid为100的用户已签到1setbit202203201001setbit202203202001setbit202203211001setbit20220321
- 数据库 · Redis | 1年前 | redis bitmap 452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 | 7个月前 | 452浏览 收藏
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- Redis内存淘汰策略配置的最佳攻略
- Redis需要内存淘汰策略来在内存资源有限时决定移除哪些数据。选择最佳策略应基于应用场景和数据使用模式。具体策略包括：1.noeviction：适用于数据完整性要求极高的场景。2.allkeys-lru：适合缓存系统，淘汰最久未使用的数据。3.volatile-lru：适用于有明确过期时间的数据。4.allkeys-random：适用于对数据敏感度不高的场景。5.volatile-random：适用于有过期时间但对使用模式不敏感的数据。6.volatile-ttl：适用于优先移除即将过期数据的场景。
- 数据库 · Redis | 6个月前 | redis 数据一致性 内存淘汰策略 maxmemory-policy allkeys-lru 451浏览 收藏
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- Redis+HBase双剑合璧，轻松打造高效大数据存储系统！
- 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 | 5个月前 | 451浏览 收藏
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