redis大value问题-redis的大value怎么解决(9-9-32)
更新时间:2024-12-09 分类:Redis 浏览量:2
Redis本文目录一览:
- 1、延迟任务的几种高效解决方案
- 2、redis缓存穿透,频繁查询db,怎么解决
- 3、SpringBoot进阶之缓存中间件Redis
- 4、redis常见问题
- 5、浅析Redis的BigKey(阿里巴巴技术协会ATA同步发送)
延迟任务的几种高效解决方案
1、例如:建造房子这个任务可以通过增加另一个公司的额外人员来加快进度,又比如装修20个仓库这个任务,可以分解成两个子任务,给两个公司分别10个仓库进行装修。
2、重启打印机服务,在服务中找到PrintSpooler,清空打印机缓存,用快捷键win加R键,然后输入spool,然后进入PRINTERS文件夹并删除里面的文件,再重启打印服务。
3、解决方案:跟项目发起人(老板或者领导)沟通,根据目前的情况分析得失,看目前的情况,是否还要把任务执行完成。有时大幅延后,跟大家不重视,或者有更重要的项目有关,这时把大幅延后的项目取消掉,专心去更重要的项目。
redis缓存穿透,频繁查询db,怎么解决
解决方法:把所有存在的key都存到另外一个存储的Set集合里,查询时可以先查询key是否存在。
缓存无效 key : 如果缓存和数据库都查不到某个 key 的数据就写一个到 redis 中去并设置过期时间,具体命令如下:SET key value EX 10086。
针对这个场景,对应的解决方案一般来说有三种。借助Redis setNX命令设置一个标志位就行。设置成功的放行,设置失败的就轮询等待。
预防和解决缓存穿透问题,可以考虑以下两种方法:缓存空对象: 将空值缓存起来,但是这样就有一个问题,大量无效的空值将占用空间,非常浪费。
SpringBoot进阶之缓存中间件Redis
1、当有新数据的时候,我们再及时更新它,一般流程是先查询缓存,查到了直接返回缓存数据,查不到再走数据库,然后再刷回缓存。
2、Redis是一个nosql数据库,可以存储key-value值。因为其底层实现中,数据读写是基于内存,速度非常快,所以常用于缓存;进而因其为独立部署的中间件,常用于分布式缓存的实现方案。常用场景有:缓存、秒杀控制、分布式锁。
3、降低了组件之间的耦合性,实现了软件各层之间的解耦。2,可以使用容器提供的众多服务,如事务管理,消息服务等。3,容器提供单例模式支持。4,容器提供了AOP技术,利用它可以很容易实现一些拦截,如权限拦截,运行期监控等。
4、spring.redis.port=6379 这样以来,最简单的spring boot + redis实现session共享就完成了,下面进行下测试。
5、可以实现精确查找。Redis是一个开源的内存数据结构存储系统,可以用作数据库、缓存和消息代理,Redisearch是Redis的一个模块,它提供了一个全文搜索引擎,可以用于在Redis中执行精确查找。
redis常见问题
1、以下是Redis常见的性能问题有哪些?Master写内存快照,save命令调度rdbSave函数,会阻塞主线程的工作,当快照比较大时对性能影响是非常大的,会间断性暂停服务,所以Master最好不要写内存快照。
2、缓存击穿 缓存击穿是指一个请求要访问的数据,缓存中没有,但数据库中有的情况。这种情况一般都是缓存过期了。
3、Redis中的Map被误删除:在某些情况下,可能会出现误删除Map的情况,例如在操作时误执行了DEL命令或者使用了错误的键名。
4、Redis主从复制的性能问题,为了主从复制的速度和连接的稳定性,Slave和Master最好在同一个局域网内。关于Redis 常见的性能问题都有哪些,青藤小编就和您分享到这里了。
5、开启redis-benchmark压测进程 检查复制积压缓冲区内存消耗,可以看到因为缓冲区设置过大,数据量才存储190多M,Redis就无法写入了。
6、原因如下:配置错误:配置错误是导致泛微无法连接到Redis集群的常见原因之一。包括配置文件错误或网络连接问题。若Redis集群的配置文件中的地址或端口设置不正确,泛微将无法正确连接到集群。
浅析Redis的BigKey(阿里巴巴技术协会ATA同步发送)
1、常用的做法是通过./redis-cli --bigkeys命令对整个redis中的键值对进行统计,输出每种数据类型中最大的 bigkey 的信息。一般会配合-i参数一起使用,控制扫描间隔,避免长时间扫描降低 Redis 实例的性能。
2、Apache Cassandra是一款开源分布式NoSQL数据库系统,使用了基于Google BigTable的数据模型,与面向行(row)的传统关系型数据库或键值存储key-value数据库不同,Cassandra使用的是宽列存储模型(Wide Column Stores)。