综上所述，redis 提供了丰富的功能，初次见到可能会感觉眼花缭乱， 这些功能都是干嘛用的？ 都解决了什么问题？ 什么情况下才会用到相应的功能？ 那么下面从零开始，一步一步的演进来粗略的解释下。...2 基于本机内存的缓存 为了解决调用 API 依然需要 2 秒的问题，经过排查，其主要原因在于使用 SQL 获取热点新闻的过程中消耗了将近 2 秒的时间。...也就是 twemproxy 和 codis 独立处理的处理分布式的这部分逻辑和 cluster 集成到 redis 服务的这部分逻辑到底在解决什么问题？...解决这个问题有两个路子： 第一个路子最直接，那就是我加一个中间层来隔离这种具体的依赖。...从而可以聚焦于其解决的问题，依据抽象层面的概念可以使得我们在特定的场景下选择更合适的方案，而非局限于其技术细节。 以上均是笔者个人的一些理解，如果不当之处，欢迎指正。
综上所述，Redis提供了丰富的功能，初次见到可能会感觉眼花缭乱，这些功能都是干嘛用的？都解决了什么问题？什么情况下才会用到相应的功能？那么下面从零开始，一步一步的演进来粗略的解释下。...2 基于本机内存的缓存 为了解决调用API依然需要2秒的问题，经过排查，其主要原因在于使用SQL获取热点新闻的过程中消耗了将近2秒的时间，于是乎，我们又想到了一个简单粗暴的解决方案，即把SQL查询的结果直接缓存在当前...也就是twemproxy和codis独立处理的处理分布式的这部分逻辑和cluster集成到redis服务的这部分逻辑到底在解决什么问题？...那么要做到这一点就面临着有一个问题需要解决：既是增加或减少分布式服务中的服务器的数量，对消费这个服务的客户端而言应该是无感的；那么也就意味着客户端不能穿透分布式服务，把自己绑死到某一个台的服务器上去，因为一旦如此...从而可以聚焦于其解决的问题，依据抽象层面的概念可以使得我们在特定的场景下选择更合适的方案，而非局限于其技术细节。 以上均是笔者个人的一些理解，如果不当之处，欢迎指正。
2 基于本机内存的缓存 为了解决调用API依然需要2秒的问题，经过排查，其主要原因在于使用SQL获取热点新闻的过程中消耗了将近2秒的时间，于是乎，我们又想到了一个简单粗暴的解决方案，即把SQL查询的结果直接缓存在当前...也就是twemproxy和codis独立处理的处理分布式的这部分逻辑和cluster集成到redis服务的这部分逻辑到底在解决什么问题？...那么要做到这一点就面临着有一个问题需要解决：既是增加或减少分布式服务中的服务器的数量，对消费这个服务的客户端而言应该是无感的；那么也就意味着客户端不能穿透分布式服务，把自己绑死到某一个台的服务器上去，因为一旦如此...解决这个问题有两个路子：第一个路子最直接，那就是我加一个中间层来隔离这种具体的依赖，即twemproxy采用的方式，让所有的客户端只能通过它来消费redsi服务，通过它来隔离这种依赖（但是你会发现twermproxy...从而可以聚焦于其解决的问题，依据抽象层面的概念可以使得我们在特定的场景下选择更合适的方案，而非局限于其技术细节。
综上所述，Redis提供了丰富的功能，初次见到可能会感觉眼花缭乱，这些功能都是干嘛用的？都解决了什么问题？什么情况下才会用到相应的功能？那么下面从零开始，一步一步的演进来粗略的解释下。...2 、基于本机内存的缓存 为了解决调用API依然需要2秒的问题，经过排查，其主要原因在于使用SQL获取热点新闻的过程中消耗了将近2秒的时间，于是乎，我们又想到了一个简单粗暴的解决方案，即把SQL查询的结果直接缓存在当前...也就是twemproxy和codis独立处理的处理分布式的这部分逻辑和cluster集成到redis服务的这部分逻辑到底在解决什么问题？...那么要做到这一点就面临着有一个问题需要解决：既是增加或减少分布式服务中的服务器的数量，对消费这个服务的客户端而言应该是无感的；那么也就意味着客户端不能穿透分布式服务，把自己绑死到某一个台的服务器上去，因为一旦如此...从而可以聚焦于其解决的问题，依据抽象层面的概念可以使得我们在特定的场景下选择更合适的方案，而非局限于其技术细节。 以上均是笔者个人的一些理解，如果不当之处，欢迎指正。
综上所述，Redis提供了丰富的功能，初次见到可能会感觉眼花缭乱，这些功能都是干嘛用的？都解决了什么问题？什么情况下才会用到相应的功能？那么下面从零开始，一步一步的演进来粗略的解释下。...2 基于本机内存的缓存 为了解决调用API依然需要2秒的问题，经过排查，其主要原因在于使用SQL获取热点新闻的过程中消耗了将近2秒的时间，于是乎，我们又想到了一个简单粗暴的解决方案，即把SQL查询的结果直接缓存在当前...也就是twemproxy和codis独立处理的处理分布式的这部分逻辑和cluster集成到redis服务的这部分逻辑到底在解决什么问题？...那么要做到这一点就面临着有一个问题需要解决：既是增加或减少分布式服务中的服务器的数量，对消费这个服务的客户端而言应该是无感的；那么也就意味着客户端不能穿透分布式服务，把自己绑死到某一个台的服务器上去，因为一旦如此...从而可以聚焦于其解决的问题，依据抽象层面的概念可以使得我们在特定的场景下选择更合适的方案，而非局限于其技术细节。 以上均是笔者个人的一些理解，如果不当之处，欢迎指正。 -END-
4.进行实时监控：当发现Redis的命中率开始急速降低，需要排查访问对象和访问的数据，和运维人员配合，可以设置黑名单限制服务 缓存击穿 问题描述 key对应的数据存在，但在redis中过期，此时若有大量并发请求过来...解决方案 key可能会在某些时间点被超高并发地访问，是一种非常“热点”的数据。这个时候，需要考虑一个问题：缓存被“击穿”的问题。...解决问题： （1）预先设置热门数据：在redis高峰访问之前，把一些热门数据提前存入到redis里面，加大这些热门数据key的时长 （2）实时调整：现场监控哪些数据热门，实时调整key的过期时长 （3）...缓存雪崩 问题描述 key对应的数据存在，但在redis中过期，此时若有大量并发请求过来，这些请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存，这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端DB压垮。...解决方案： 构建多级缓存架构：nginx缓存 + redis缓存 +其他缓存（ehcache等） 使用锁或队列： 用加锁或者队列的方式保证来保证不会有大量的线程对数据库一次性进行读写，从而避免失效时大量的并发请求落到底层存储系统上
# 解决redis集群内部ip问题 # 背景 服务上云，内网的redis集群，通过ip映射的方式把redis的端口映射到公网（白名单），公网的机器通过lettuce等客户端连接的时候，lettuce客户端的集群模式是先通过...这就会导致获取到的ip是内网的ip，公网连接不上的问题，以下是通过iptables的方式解决。...redis/redis.conf \ -d -p 8001:8001 redis:5.0.12 redis-server /etc/redis/redis.conf sudo docker run -...-name redis-2 \ -v `pwd`/node-2/data:/data \ -v `pwd`/node-2/conf/redis.conf:/etc/redis/redis.conf \...-d -p 8002:8002 redis:5.0.12 redis-server /etc/redis/redis.conf sudo docker run --name redis-3 \ -v
redis 实现自动幂等的原理图： 搭建 Redis 服务 API 1、首先是搭建redis服务器。...2、引入springboot中到的redis的stater，或者Spring封装的jedis也可以，后面主要用到的api就是它的set方法和exists方法,这里我们使用springboot的封装好的redisTemplate...推荐一个 Spring Boot 基础教程及实战示例： /**java项目 fhadmin.cn * redis工具类 */ @Component public class RedisService...public boolean checkToken(HttpServletRequest request) throws Exception; } token的服务实现类：token引用了redis...服务，创建token采用随机算法工具类生成随机uuid字符串,然后放入到redis中(为了防止数据的冗余保留,这里设置过期时间为10000秒,具体可视业务而定)，如果放入成功，最后返回这个token值。
为了快速定位并解决性能问题，这里选择5个关键性的数据指标，它包含了大多数人在使用Redis上会经常碰到的性能问题。...几个慢命令阻塞Redis。 下面有三个办法可以解决，因上面2条原因引起的响应延迟问题。...性能数据指标： 分析解决Redis性能问题，通常需要把延迟时间的数据变化与其他性能指标的变化相关联起来。...为了最好最优的使用Redis，需要理解哪些因素能影响到Redis性能，哪些数据指标能帮助我们避免性能陷阱。...通过本篇，能理解Redis中的重要性能指标，怎么查看，更重要的是怎么利用这些数据排查解决Redis性能问题。
在Redis结果查看时，突然发现显示的乱码。如图所示： 不过看到这种格式，特别的规范，应该是显示格式的问题。 按照网上说法：redis-cli.exe --raw。
= mysql库存，不会有问题 如果redis库存 < mysql库存，不会有超卖问题，但会存在实际有库存，但是没有卖的情况 如果redis库存 > mysql库存，就会超卖，超卖的订单，在出库的过程中会失败...这样总体不会出问题，mysql数据库层，保证库存最终不会出问题。...问题 数据库库存和redis库存不一致，如何检测？ 如果检测出来不一致，如何同步 没有想出来好的方案 比较暴力的方式，就是找一个低峰期，譬如凌晨1点，周期性强行覆盖。...但是极端情况下还是会存在同步后不准确，譬如在同步的过程中，刚好有一个订单在支付，这个订单支付成功后，出库的过程中，扣除了mysql的库存，但是没有扣除redis的库存 这个就是数据库同步缓存的更新机制方面的问题...，不过12306应该有其他手段来规避这个问题，不过，我确实遇到过，查询的时候有票，但是无法下单的情况。
1、报错：“cc：未找到命令” 解决办法如下： Linux环境安装gcc。...yum install -y tcl yum install gcc-c++ 2、报错：“make[1]: *** [adlist.o] 错误 1” 解决办法如下： make CFLAGS="-march...3、报错：“cc: 错误：…/deps/hiredis/libhiredis.a：没有那个文件或目录”“cc: 错误：…/deps/lua/src/liblua.a：没有那个文件或目录”** 解决办法如下
redis集群启动，日志报警，解决办法如下 1.The TCP backlog setting of 511 cannot be enforced because /proc/sys/net/core/...临时解决方法：（即下次启动还需要修改此值） echo 511 > /proc/sys/net/core/somaxconn 永久解决方法：（即以后启动还需要修改此值） 将其写入/etc/rc.local...This will create latency and memory usage issues with Redis. ...Redis must be restarted after THP is disabled. 意思是：你使用的是透明大页，可能导致redis延迟和内存使用问题。...执行 echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled 修复该问题。
BI系统存在的问题 BI系统更多的以分析业务数据产生的密度高、价值高的结构化数据为主，对于非结构化和半结构化数据的处理非常乏力； 由于数据仓库为结构化存储，在数据从其他系统进入数据仓库，叫做ETL过程...要解析数据内容进入数据仓库，则需要非常复杂等ETL程序，从而导致ETL变得过于庞大和臃肿； 当数据量过大的时候，性能会成为瓶颈，在TB/PB级别的数据量上表现出明显的吃力； 数据库的范式等约束规则，着力于解决数据冗余的问题...Hadoop大数据分析平台出现 侧重从以下几个维度去解决做数据分析面临的瓶颈： 分布式计算： 思路是让多个节点并行计算，并且强调数据本地性，尽可能的减少数据的传输； 分布式存储： 分布式存储是指将一个大文件拆成
但跟原版论文不同的是，好像很多书包括 Redis 作者都把它称为一种 新的数据结构(new datastruct) (算法实现确实需要一种特定的数据结构来实现)。
# Could not connect to Redis No route to host 点击查看 一般是防火墙问题，关闭每个节点的防火墙即可 [root@summer script]# /usr/...local/bin/redis-cli --cluster create 192.168.0.68:27000 192.168.0.68:27001 192.168.0.186:27000 192.168.0.186...:27001 192.168.0.90:27000 192.168.0.90:27001 --cluster-replicas 1 Could not connect to Redis at 192.168.0.90...to host [root@summer script]# systemctl stop firewalld.service [root@summer script]# /usr/local/bin/redis-cli...客户端从来都不应该尝试和这些集群总线端口通信，它们只应该和正常的Redis命令端口进行通信。 命令端口和集群总线端口的偏移量是10000。
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