回答:（1）Redis 单实例的内存大小都不要设置太大，建议在 2~6GB ，设置太大，会导致 RDB 快照、从 AOF 日志恢复、主从集群进行数据同步等都会耗时很长，阻塞正常请求的处理；（2）对集合进行全量数据获取时，时间复杂度是 O(n)，所以这个 n 不宜太大；（3）单个 key 的值不要太大，即便是最新的 6.0 版本，在读写这部分仍然是单线程，大 value 的读取会耗时，导致堵塞；（4）根据...
回答:（1）缓存和数据库一致的意思是，当缓存中有数据时，缓存和数据库数据相同，当没有数据时，数据库中是最新的；（2）在做增删改操作的时候，对缓存的更新有两种方式： ◆ 新增直接添加到数据库，删除和修改时先更新缓存，然后同步或异步进行数据库的更新； ◆ 新增直接添加到数据库，删除和修改时先更新数据库，再删除对应的缓存。（3）上面的操作都涉及到两个，操作 Redis 和操作数据库，当其中一个成功一个失败...
回答:1）业务数据在不断地增长，不可能将所有数据全部存储在 Redis 缓存中，内存的价格远远大于磁盘。所以需要做淘汰机制的设计；（2）缓存的淘汰就是根据一定的策略，将不太重要的数据从缓存中进行删除；（3）Redis 一共有 8 种淘汰策略，在 Redis 4.0 之前有 6 种，4.0 之后又增加了 2 种，如下图：（4）缓存策略的解释： ◆ volatile-random：在设置了过期时间的数据中...
回答:（1）雪崩 ◆ 缓存的数据过期时间设置随机，防止同一时间大量数据过期现象发生； ◆ 如果缓存数据库是分布式部署，将热数据均匀分布在不同缓存数据库中； ◆ 当发生雪崩时，可以通过服务降级来应对。（2）击穿 ◆ 设置热数据永远不过期。（3）穿透 ◆ 在接口层进行校验，将恶意请求直接过滤掉； ◆ 使用布隆过滤器快速判断数据是否存在； ◆ 缓存空值或缺省值。
回答:（1）雪崩、击穿、穿透最终的结果都是请求压力会转移到数据库，导致系统崩溃，但场景有所区别；（2）雪崩 ◆ 大量的不同请求无法在 Redis 中命中，导致请求都流向了数据库，数据库的压力剧增； ◆ 发生雪崩的原因可能是，有大量的缓存 Key 在同一时间过期。（3）击穿 ◆ 并发很大的情况下，针对某个特定的请求，缓存中数据不存在，导致都请求到了数据库，造成数据库压力过大； ◆ 原因通常是某个 ...
回答:（1）在 Redis 实现持久化有两种方式：AOF 日志 和 RDB 快照；（2）AOF 日志 ◆ 命令执行成功后，才记录日志； ◆ 命令执行后进行日志记录，不会堵塞当前的写操作。 ◆ 命令执行完，日志记录前宕机，数据会丢失； ◆ AOF 日志在主线程中执行，有 IO 瓶颈时会对后面的操作有堵塞风险； ◆ 数据量比较大的时候，恢复很慢。 ◆ 配置项（appendfsync） ...
回答:（1）上面提到过 6.0 之前的版本是网络 IO 和数据读写是在一个线程中完成的；（2）随着硬件性能的提升，Redis 的性能瓶颈有时会出现在网络 IO 的处理上，也就是说，单个主线程处理网络请求的速度跟不上底层网络硬件的速度，而读写的操作和网络 IO 是在一个主线程中，势必会有所影响；（3）所以在 Redis 6.0 中，网络 IO 是由多个 IO 线程并行处理，可以充分利用服务器的多核资源，提...
回答:（1）如果有耗时长的操作，后面的请求都需要进行等待； ◆ 单个 value 的内容过大，在添加、获取、删除时都会比较耗时； ◆ 使用复杂的命令，比如：SORT/SUNION/ZUNIONSTORE； ◆ 集合的数据非常大，而又进行了全量查询。（2）并发量非常大时，虽然 IO 有多路复用机制，从内核缓冲区中拷贝数据的操作仍然是同步操作，会带来性能瓶颈。
回答:（1）Redis 的操作是基于内存的，相比较于磁盘，速度上有先天的优势；（2）Redis 有高效的数据结构，比如：哈希表、跳表；（3）采用了多路复用机制，可以并发处理大量的请求，实现高吞吐率。
问题描述:社区版2.X集群创建时一直停留在等待 删除 NODEEXPORTER 遗留目录
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问题描述:日志信息 如下，麻烦大佬帮忙看下[root@hdfs2 udp]# tail -f udp-server-info.2022-10-10.log2022-10-10 17:05:42 [main] I...
回答:分享一个上架的辅助工具Appuploader，可以实现在windows，linux或mac上，不需要应用程序加载器和mac计算机，就可以发布app到app store。
想开发一款基于windows系统的桌面软件，类似于抽奖类的，是用C++，还是用C#呢？
白马啸西风