redis专题
Redis主从复制的原理分析
《Redis主从复制的原理分析》Redis主从复制通过将数据镜像到多个从节点,实现高可用性和扩展性,主从复制包括初次全量同步和增量同步两个阶段,为优化复制性能,可以采用AOF持久化、调整复制超时时间、... 目录Redis主从复制的原理主从复制概述配置主从复制数据同步过程复制一致性与延迟故障转移机制监控与维
Redis过期键删除策略解读
《Redis过期键删除策略解读》Redis通过惰性删除策略和定期删除策略来管理过期键,惰性删除策略在键被访问时检查是否过期并删除,节省CPU开销但可能导致过期键滞留,定期删除策略定期扫描并删除过期键,... 目录1.Redis使用两种不同的策略来删除过期键，分别是惰性删除策略和定期删除策略1.1惰性删除策略
Linux(Centos7)安装Mysql/Redis/MinIO方式
《Linux(Centos7)安装Mysql/Redis/MinIO方式》文章总结：介绍了如何安装MySQL和Redis,以及如何配置它们为开机自启,还详细讲解了如何安装MinIO,包括配置Syste... 目录安装mysql安装Redis安装MinIO总结安装Mysql安装Redis搜索Red
Redis连接失败：客户端IP不在白名单中的问题分析与解决方案
《Redis连接失败：客户端IP不在白名单中的问题分析与解决方案》在现代分布式系统中,Redis作为一种高性能的内存数据库,被广泛应用于缓存、消息队列、会话存储等场景,然而,在实际使用过程中,我们可能... 目录一、问题背景二、错误分析1. 错误信息解读2. 根本原因三、解决方案1. 将客户端IP添加到Re
详谈redis跟数据库的数据同步问题
《详谈redis跟数据库的数据同步问题》文章讨论了在Redis和数据库数据一致性问题上的解决方案,主要比较了先更新Redis缓存再更新数据库和先更新数据库再更新Redis缓存两种方案,文章指出,删除R... 目录一、Redis 数据库数据一致性的解决方案1.1、更新Redis缓存、删除Redis缓存的区别二
Redis与缓存解读
《Redis与缓存解读》文章介绍了Redis作为缓存层的优势和缺点,并分析了六种缓存更新策略,包括超时剔除、先删缓存再更新数据库、旁路缓存、先更新数据库再删缓存、先更新数据库再更新缓存、读写穿透和异步... 目录缓存缓存优缺点缓存更新策略超时剔除先删缓存再更新数据库旁路缓存(先更新数据库，再删缓存）先更新数
Redis事务与数据持久化方式
《Redis事务与数据持久化方式》该文档主要介绍了Redis事务和持久化机制,事务通过将多个命令打包执行,而持久化则通过快照（RDB）和追加式文件（AOF）两种方式将内存数据保存到磁盘,以防止数据丢失... 目录一、Redis 事务1.1 事务本质1.2 数据库事务与redis事务1.2.1 数据库事务1.
mac安装redis全过程
《mac安装redis全过程》文章内容主要介绍了如何从官网下载指定版本的Redis,以及如何在自定义目录下安装和启动Redis,还提到了如何修改Redis的密码和配置文件,以及使用RedisInsig... 目录MAC安装Redis安装启动redis 配置redis 常用命令总结mac安装redis官网下
Redis主从复制实现原理分析
《Redis主从复制实现原理分析》Redis主从复制通过Sync和CommandPropagate阶段实现数据同步,2.8版本后引入Psync指令,根据复制偏移量进行全量或部分同步,优化了数据传输效率... 目录Redis主DodMIK从复制实现原理实现原理Psync: 2.8版本后总结Redis主从复制实
SpringBoot使用注解集成Redis缓存的示例代码
《SpringBoot使用注解集成Redis缓存的示例代码》：本文主要介绍在SpringBoot中使用注解集成Redis缓存的步骤,包括添加依赖、创建相关配置类、需要缓存数据的类（Tes... 目录一、创建 Caching 配置类二、创建需要缓存数据的类三、测试方法Spring Boot 熟悉后，集成一个外
Redis分布式锁使用及说明
《Redis分布式锁使用及说明》本文总结了Redis和Zookeeper在高可用性和高一致性场景下的应用,并详细介绍了Redis的分布式锁实现方式,包括使用Lua脚本和续期机制,最后,提到了RedLo... 目录Redis分布式锁加锁方式怎么会解错锁？举个小案例吧解锁方式续期总结Redis分布式锁如果追求
Redis的Hash类型及相关命令小结
《Redis的Hash类型及相关命令小结》edisHash是一种数据结构,用于存储字段和值的映射关系,本文就来介绍一下Redis的Hash类型及相关命令小结,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下... 目录HSETHGETHEXISTSHDELHKEYSHVALSHGETALLHMGETHLENHSET
如何提高Redis服务器的最大打开文件数限制
《如何提高Redis服务器的最大打开文件数限制》文章讨论了如何提高Redis服务器的最大打开文件数限制,以支持高并发服务,本文给大家介绍的非常详细,感兴趣的朋友跟随小编一起看看吧... 目录如何提高Redis服务器的最大打开文件数限制问题诊断解决步骤1. 修改系统级别的限制2. 为Redis进程特别设置限制
Redis KEYS查询大批量数据替代方案
《RedisKEYS查询大批量数据替代方案》在使用Redis时,KEYS命令虽然简单直接,但其全表扫描的特性在处理大规模数据时会导致性能问题,甚至可能阻塞Redis服务,本文将介绍SCAN命令、有序... 目录前言KEYS命令问题背景替代方案1.使用 SCAN 命令2. 使用有序集合（Sorted Set）
基于Redis有序集合实现滑动窗口限流的步骤
《基于Redis有序集合实现滑动窗口限流的步骤》滑动窗口算法是一种基于时间窗口的限流算法,通过动态地滑动窗口,可以动态调整限流的速率,Redis有序集合可以用来实现滑动窗口限流,本文介绍基于Redis... 滑动窗口算法是一种基于时间窗口的限流算法，它将时间划分为若干个固定大小的窗口，每个窗口内记录了该时间
零基础学习Redis(10) -- zset类型命令使用
zset是有序集合，内部除了存储元素外，还会存储一个score，存储在zset中的元素会按照score的大小升序排列，不同元素的score可以重复，score相同的元素会按照元素的字典序排列。 1. zset常用命令 1.1 zadd zadd key [NX | XX] [GT | LT] [CH] [INCR] score member [score member ...]
Redis中使用布隆过滤器解决缓存穿透问题
一、缓存穿透(失效)问题 缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，由于缓存中没有命中，会去数据库中查询，而数据库中也没有该数据，并且每次查询都不会命中缓存，从而每次请求都直接打到了数据库上，这会给数据库带来巨大压力。 二、布隆过滤器原理 布隆过滤器（Bloom Filter）是一种空间效率很高的随机数据结构，它利用多个不同的哈希函数将一个元素映射到一个位数组中的多个位置，并将这些位置的值置
Lua 脚本在 Redis 中执行时的原子性以及与redis的事务的区别
在 Redis 中，Lua 脚本具有原子性是因为 Redis 保证在执行脚本时，脚本中的所有操作都会被当作一个不可分割的整体。具体来说，Redis 使用单线程的执行模型来处理命令，因此当 Lua 脚本在 Redis 中执行时，不会有其他命令打断脚本的执行过程。脚本中的所有操作都将连续执行，直到脚本执行完成后，Redis 才会继续处理其他客户端的请求。 Lua 脚本在 Redis 中原子性的原因
laravel框架实现redis分布式集群原理
在app/config/database.php中配置如下： 'redis' => array('cluster' => true,'default' => array('host' => '172.21.107.247','port' => 6379,),'redis1' => array('host' => '172.21.107.248','port' => 6379,),) 其中cl
Redis的rehash机制
在Redis中，键值对（Key-Value Pair）存储方式是由字典（Dict）保存的，而字典底层是通过哈希表来实现的。通过哈希表中的节点保存字典中的键值对。我们知道当HashMap中由于Hash冲突（负载因子）超过某个阈值时，出于链表性能的考虑，会进行Resize的操作。Redis也一样。 在redis的具体实现中，使用了一种叫做渐进式哈希(rehashing)的机制来提高字典的缩放效率，避
【吊打面试官系列-Redis面试题】说说 Redis 哈希槽的概念？
大家好，我是锋哥。今天分享关于 【说说 Redis 哈希槽的概念？】面试题，希望对大家有帮助； 说说 Redis 哈希槽的概念？ Redis 集群没有使用一致性 hash,而是引入了哈希槽的概念，Redis 集群有 16384 个哈希槽，每个 key 通过 CRC16 校验后对 16384 取模来决定放置哪个槽， 集群的每个节点负责一部分 hash 槽。
Redis地理数据类型GEO
通常要计算两个地理位置的距离不是很方便，这里可以直接通过Redis提供的GEO操作来完成地理位置相关的计算 1）添加地理位置 语法：geoadd key longitude latitude member [longitude latitude member] ...字段说明：key：存放地理位置的集合名称longitude：地理坐标的经度latitude：地理坐标的纬度member：表示这
Redis-主从集群
主从架构 单节点Redis的并发能力是有上限的，要进一步提高Redis的并发能力，就需要搭建主从集群，实现读写分离。 主从数据同步原理 全量同步 主从第一次建立连接时，会执行全量同步，将master节点的所有数据都拷贝给slave节点，流程： 判断是否是第一次同步，如果是，返回版本信息（replication id 和offset），将salve节点的版本信息变为master的
Redis安装使用总结
一、下载安装 从 github 下载：https://github.com/MSOpenTech/redis/releases 或者 https://github.com/ServiceStack/redis-windows 解压缩，如图： 二、配置 打开redis.windows-sevice.conf文件， 2.1 绑定ip：搜索127.0.0.1 ，发现bind 127.0.0.
面对Redis数据量庞大时的应对策略
面对Redis数据量庞大时的应对策略，我们可以从多个维度出发，包括数据分片、内存优化、持久化策略、使用集群、硬件升级、数据淘汰策略、以及数据结构选择等。以下是对这些策略的详细探讨： 一、数据分片（Sharding） 当Redis数据量持续增长，单个实例的处理能力可能达到瓶颈。此时，可以通过数据分片将数据分散存储到多个Redis实例中，以实现水平扩展。分片的主要策略包括： 一致性哈希：使用一
java-redis-雪崩
Redis 雪崩问题 Redis雪崩 是指在 Redis 缓存系统中，当大量缓存同时失效时，所有请求直接打到数据库，导致数据库瞬间压力激增，甚至崩溃的现象。雪崩问题通常出现在高并发的系统中，因为缓存的失效导致后端数据库承受不了巨大的请求量。 具体表现： 大量缓存同时失效后，所有流量直接访问数据库。数据库承载过大的并发量，导致性能急剧下降，甚至崩溃。之后，当 Redis 缓存恢复正常时，由于数