将数据按需从数据存储加载到缓存中。 这可提升性能，并且有助于在缓存中保存的数据与基础数据存储中的数据之间保持一致性。
提到内存管理，我们就需要考虑Redis的内存过期策略和内存淘汰机制。该文章便从这两方面入手，分享一些在Redis内存方面相关的基础知识。
Redis中的数据特征： Redis是一种内存级数据库，所有数据均存放在内存中，内存中的数据可以通过TTL指令获取其状态
缓存在各种用例中非常有用。尤其是当计算或者检索的代价很高，而需要多次在输入上检索这个值得时候，应该使用缓存。
Redis中间件，我们主要是用来做缓存，缓解数据库的访问压力，我们搭建的是redis集群
为了让一个复制组正常使用消息分段功能，所有组成员必须运行MySQL 8.0.16或以上版本，并且组使用的组复制通信协议版本必须支持消息分段。可以使用group_replication_get_communication_protocol() UDF检查组使用的通信协议版本是多少，UDF 返回版本号字符串代表了组支持的最老的MySQL Server版本。MySQL 5.7.14的版本支持压缩消息，MySQL 8.0.16的版本支持消息分段。如果所有组成员都运行在MySQL 8.0.16以上版本，并且组中不需要运行更低版本的组成员，则可以使用group_replication_set_communication_protocol UDF()来设置通信协议版本为MySQL 8.0.16及其以上，这样就能够确保消息分段功能在组中所有成员上正常运行。有关更多信息，请参见"4.1.4. 设置组的通信协议版本”。
Redis是一种内存级数据库，所有数据均存放在内存中，内存中的数据可以通过TTL指令获取其状态
GPTCache 是 LLM 语义缓存层（caching layer），它采用语义缓存（semantic cache）[1]技术，能够存储 LLM 响应，从而显著减少检索数据所需的时间、降低 API 调用开销、提升应用可扩展性。不仅如此，用户还可以通过定制个性化缓存规则并监控缓存性能，进一步优化 GPTCache 并提升效率。
在过去的这些年，参与计算机科学和工程师的人们一直在努力优化各种性质。我们生活在一个资源有限的世界里，人们一直致力于优化成本和速度的方法。
本文整理 Redis 的数据清理策略所有代码来自 Redis version ： 5.x， 不同版本的 Redis 策略可能有调整
那些有效期到了的数据，Redis并不是真的一到期立刻就把它删了，因为删除数据相比于其他客户端命令并不那么重要，这些数据会暂留在内存中，最终根据Redis的删除策略删除
Redis 4.0 发生的最大变化就是加入了模块系统， 这个系统可以让用户通过自己编写的代码来扩展和实现 Redis 本身并不具备的功能，因为模块系统是通过高层次 API 实现的， 它与 Redis 内核本身完全分离、互不干扰， 所以用户可以在有需要的情况下才启用这个功能。目前已经有人使用这个功能开发了各种各样的模块， 比如 Redis Labs 开发的一些模块就可以在 http://redismodules.com 看到。模块功能使得用户可以将 Redis 用作基础设施， 并在上面构建更多功能， 这给 Redis 带来了无数新的可能性。
如果我们使用servant定位器，locate返回的servant只能用于当前请求，也就是说Ice run time不会把这个servant增加到Active Servant Map中。
本文我们将介绍Caffeine-一个Java高性能缓存库。缓存和Map之间的一个根本区别是缓存会将储存的元素逐出。逐出策略决定了在什么时间应该删除哪些对象，逐出策略直接影响缓存的命中率，这是缓存库的关键特征。Caffeine使用Window TinyLfu逐出策略，该策略提供了接近最佳的命中率。
上文提到的负载平衡有助于在数量不断增加的服务器上横向扩展，但缓存将使您能够更好地利用现有资源，并使其他无法实现的产品需求变得可行。缓存利用了引用的局部性原则：最近请求的数据可能会再次被请求。它们几乎应用于计算的每一层：硬件、操作系统、web浏览器、web应用程序等等。缓存就像短期内存：它的空间有限，但通常比原始数据源快，并且包含最近访问的项。
导读：作为一种基础的数据结构，图数据的应用场景无处不在，如社交、风控、搜广推、生物信息学中的蛋白质分析等。如何高效地对海量的图数据进行存储、查询、计算及分析，是当前业界热门的方向。本文将介绍字节跳动自研的图数据库ByteGraph及其在字节内部的应用和挑战。
业务场景中经常会有各种热key或大key的问题，如果未能及时处理，可能会导致服务性能下降、用户体验变差，甚至引发大面积故障。所以本文针对这两个问题进行讲解，提供发现/监控的方法以及处理的解决方案。
作者：lynzou，腾讯 CSIG 行业研究员 前言 在互联网和移动互联网两波浪潮的推动下，存储技术有了飞速发展。移动互联网用户在过去十年增长了 10 倍，用户的增长带动了数据量的指数级增长，因为激烈的市场竞争，企业和用户对应用程序的响应性能要求越来越高，在完美应对庞大的用户规模和海量数据集的同时保证优秀的产品体验，是数据库面临的挑战。在机械硬盘普及的时代，企业需要通过缓存技术加速数据的访问，在 SSD 存储介质普及后，企业需要缓存技术支撑高并发和大吞吐，通过引入分布式缓存方案，提升应用程序性能，消除
编辑手记：RAC是Oracle最重要的高可用架构之一，具有扩展性良好、实现负载均衡等多维度的优势，Oracle RAC提供了相应的集群软件和存储管理软件，今天我们一起来学习在12.2中，Oracle在RAC集群资源的管理上有哪些重要的更新。 注：文章内容来自官方文档翻译。若需要了解更多，请查阅官方文档。 1 Oracle Flex ASM Disk Group Quota Management（Oracle 弹性 ASM磁盘组配额管理） Oracle 弹性 ASM磁盘组提供了一组强大的功能，可以增加在使用A
安装在 Oracle Flex 集群 配置中的 Oracle Grid Infrastructure 是一个可扩展、动态、健壮的节点网络。
JanusGraph采用多层数据缓存来促进快速图形遍历。这里按照从JanusGraph事务中访问它们的顺序列出了缓存层。缓存越接近事务，缓存访问越快，内存占用和维护开销就越高。
第一章 Oracle Database In-Memory 相关概念(IM-1.1)
最近在运维MongoDB时遇到一个磁盘空间增长异常的问题，主要是WiredTigerLAS.wt这个文件占用了70GB以上的空间。经排查，有不少用户都遇到过这个问题，其背后的根本原因和MongoDB的一个bug有关。本篇文章会详细分析这个问题背后的原因以及涉及到的相关技术原理，并给出解决方法。
Caching（缓存） JanusGraph employs multiple layers of data caching to facilitate fast graph traversals.(JanusGraph采用多层数据缓存，以方便快速图形遍历),缓存层按照从JanusGraph事务中访问的顺序列出。缓存越接近事务，缓存访问越快，内存占用和维护开销也越高 Transaction-Level Caching(事务级缓存) 2.1. Vertex Cache（顶点缓存）：缓存访问的顶点和它们的邻
InfluxDB是一个开源时间序列数据库，针对运营监控，应用程序指标，物联网传感器数据和实时分析等领域中的时间序列数据的快速，高可用性
客户端缓存是一种用于创建高性能服务的技术。它利用应用服务器中的可用内存，这些服务器通常是与数据库节点不同的计算机，以便将数据库信息的某些子集直接存储在应用程序端。
在实际生产环境中使用Redis时，偶然会觉得Redis的内存占用要比自己预想的大。事实上，Redis占用的内存除了保存键值对所需的开销外，还有一些运行时产生的额外内存，包括：
Relay 将日志生成到标准错误流 (stderr)，默认情况下具有 INFO 日志记录级别。例如，启动 Relay 后，您可能会看到如下输出：
Redis 作为高性能缓存经常被广泛应用到各个业务——如游戏的排行榜、分布式锁等场景。 但Redis也并非万能的，在长期的使用过程中，我们也遇到 Redis 一些痛点问题, 比如内存占用高, 数据可靠性差, 业务维护缓存和存储的一致性繁琐等。 因此，腾讯云数据库Tendis诞生了，今天，我们就结合视频，一起回顾腾讯云数据库Tendis混合存储版的整体架构, 并且详细揭秘其内部的原理。 进入“腾讯云数据库”公众号，后台回复“0331李景军”，即可下载分享PPT。 Redis&Tendis 使用 Redis
在 Oracle RAC 中，多个节点之间需要能够正常通信来保持集群的一致性。当一个节点发生故障或者发生脑裂，节点因网络等原因不能与其他节点互通时，很可能会在集群重新配置的过程中被驱逐出去。
作者：jingjunli，腾讯 IEG 后台开发工程师 Redis 作为高性能缓存被广泛应用到各个业务, 比如游戏的排行榜, 分布式锁等场景。经过在 IEG 的长期运营, 我们也遇到 Redis 一些痛点问题, 比如内存占用高, 数据可靠性差, 业务维护缓存和存储的一致性繁琐。由 腾讯互娱 CROS DBA 团队 & 腾讯云数据库团队联合研发的 Tendis 推出了: 缓存版 、 混合存储版 和 存储版 三种不同产品形态, 针对不同的业务需求, 本文主要介绍 混合存储版 的整体架构, 并且详细揭秘内部
Redis 作为高性能缓存被广泛应用到各个业务，比如游戏的排行榜，分布式锁等场景。
Redis 作为高性能缓存被广泛应用到各个业务, 比如游戏的排行榜, 分布式锁等场景。经过在 IEG 的长期运营, 我们也遇到 Redis 一些痛点问题, 比如内存占用高, 数据可靠性差, 业务维护缓存和存储的一致性繁琐。由 腾讯互娱 CROS DBA 团队 & 腾讯云数据库团队联合研发的 Tendis 推出了: 缓存版 、 混合存储版 和 存储版 三种不同产品形态, 针对不同的业务需求, 本文主要介绍 混合存储版 的整体架构, 并且详细揭秘内部的原理。
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简介 云数据库 Redis（TencentDB for Redis）是由腾讯云提供的兼容 Redis 协议的缓存数据库，具备高可用、高可靠、高弹性等特征。云数据库 Redis 服务兼容 Redis 2.8、Redis 4.0、Redis 5.0 版本协议，提供标准和集群两大架构版本。最大支持 4TB 的存储容量，千万级的并发请求，可满足业务在缓存、存储、计算等不同场景中的需求。 云数据库 Redis 的优势： 主从热备：提供主从热备，宕机自动监测，自动容灾。 数据备份：标准和集群架构数据持久化存储，可提供
对于现代浏览器来说，为了提升效率和处理更加复杂的客户端操作，通常都需要将数据存储在客户端，也就是本地磁盘上。那么这个存储有没有什么限制？如果数据存满了之后，如何进行数据的淘汰和置换？
这是本书第一章的内容，浅显易懂，把常见的套路组合了一下，没有具体的技术细节，过一遍也没什么负担。
谷歌 Project Zero 团队曝光了 macOS 内核中存在的一个写时复制高危漏洞。
在 redis 中，对于已经过期的数据，Redis 采用两种策略来处理这些数据，分别是惰性删除和定期删除
LRUCache(int capacity) 以 正整数 作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存
缓存是用来提高应用程序性能的常见技术，其实现方式是将常用数据从慢数据源复制到更快的数据源。对于数据驱动的应用程序来说，该技术通常需要将从数据库或 Web 服务检索到的数据缓存到本地计算机的内存中。 当缓存特定于每个应用程序时最容易实现缓存技术，但是如果多个应用程序需要使用一个公共缓存，那么问题将变得更具挑战性。例如，大型网站通常使用服务器场，其中包含多个提供相同内容的计算机。当每个请求到达时，它会被分配给场中的其中一台计算机。然而，如果信息缓存到场中的一台计算机内存中，其他计算机中的缓存就无法访问它，因此
作者：David Porter（谷歌）、Mrunal Patel（Red Hat）和 Tim Bannister（The Scale Factory）
导语：本文详细介绍了 ElasticSearch 如搜索性能指标、索引性能指标、内存使用和垃圾回收指标等六类监控关键指标、集群和索引两类大盘配置示例，以及 ES 在查询性能差、索引性能差的两种典型问题场景下详细的原因、排查方式和解决方案，同时也介绍了如何通过 Prometheus 监控搭建可靠的监控系统，详尽全面，推荐给大家，也欢迎各位一起交流。
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当MGR中个别节点与其他节点通信异常时，就会触发故障检测机制，经过多数派节点投票判断后再决定是否将其驱逐出MGR。
Twitter是最大的社交网络服务之一，用户可以在其中共享照片、新闻和基于文本的消息。在本章中，我们将设计一个可以存储和搜索用户推文的服务。类似的问题：推特搜索。
近期在优化索引时，我遇到了一些挑战。我们的环境是7节点16*32G的机器，我在尝试内存优化。当前的文档总量为5亿，然而mapping设计和shard设计都出现了问题。每个节点上有480个shard，这是一个相当离谱的数量。
Redis5.x版本继承了4.x版本的所有功能增强以及新的命令。Stream数据结构Stream是Redis 5.0引入的一种新数据类型，它是一个全新的支持多播的可持久化消息队列。Redis Stream的结构示意图如图1所示，它是一个可持久化的数据结构，用一个消息链表，将所有加入进来的消息都串起来。Stream数据结构具有以下特性 1、Stream中可以有多个消费者组。2、每个消费组都含有一个Last_delivered_id，指向消费组当前已消费的最后一个元素（消息）。3、每个消费组可以含有多个消费者对
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