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  • 35张图+万字，Redis数据结构稳稳拿捏住了

    还有一个重要因素，它实现的数据结构，使得我们对数据进行增删查改操作时，Redis 能高效的处理。因此，这次我们就来好好聊一下 ...

  • 使用Redis，你必须知道的21个注意要点

    第一点 ，如果大量存储bigKey是会有问题的，会导致慢查询，内存增长过快等等。 第二点 ，要选择适合的数据类型。不少小伙伴只用Redis的String类型，上来就是set和get。实际上，Redis 提供了 丰富的数据结构类型...

  • Redis高级 之 删除策略

    一. 过期数据1. 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XX : 具有时效性的数据-1 : 永久有效的数据-2 : 已经过期的数据 或 被删除的数据 或 未定义的数据2. 时效性数据的存储结构二. 数据删除策略数据删除策略的目标在内存占用和CPU占用之间寻找一种平衡, 顾此失彼都会造成整体redis性能的下降, 甚至引发服务器宕机或内存泄露1. 定时删除创

  • redis阻塞

    1.客户端最先感知阻塞等Redis超时行为，加入日志监控报警工具可快速定位阻塞问题，同时需要对Redis进程和机器做全面监控。

  • Redis streams：作为一个纯数据结构会如何

    在社区中引起了极大的反响。在这片文章中，笔者将试图解决这样一个问题：我开始怀疑，很多用户只是将Streams作为解决类Kafka(TM)用例的一种方法。实际上，该数据结构的设计也适用于生产者和消费者的消息传递上下文的工作，但是，如果你认为Redis Streams只是为了这个目的而存在的，那可想的太简单了。Streaming是一种非常棒的模式，可以在系统设计获得巨大成功时应用，不过Redis Streams与大多数Redis数据结构一样

  • 【面试准备】Redis

    对CPU友好，不需要额外检查key，但对内存不友好，过期key如果不被访问到就会一直存在在内存中。定期删除定期随机对一些key进行检...

  • Redis阻塞问题排查

    1、对一个有千万个元素的hash执行hgetall操作, 或del操作.类似的这种操作都会造成Redis阻塞

  • Redis 内部数据结构详解(1)：dict

    快速响应时间（fast response time）。与快速响应时间相对的，是高吞吐量（high throughput）。Redis是用于提供在线访问的，对于单个请求的响应时间要求很高，因此，快速响应时间是比高吞吐量更

  • Redis：数据结构、持久化、事务

    甚至会影响性能。为什么数据操作效率高 完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常快速，类似于HashMap，其查找和操作的时间复杂度都是O(1)； 采用单线程，避免了多线程的上下文切换和竞争条件 使用了 I/O 多路复用模型（也叫事件驱动模型） 多路I/O复用模型是利用 select、poll、epoll 同时监察多个 IO 流的 FD 是否就绪，把多个 IO 的阻塞复用到同一个 select 的阻塞上，从而使得系统在单线程的情况

  • redis

    Redis可以通过创建快照来获得存储在内存里面的数据在某个时间点上的副本 快照持久化是Redis默认采用的持久化方式，在redis.conf配置文件中有配置 特点： 全量内存二进制

cpu结构对redis的影响

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