Redis学习(七)|如何保证Redis中的数据都是热点数据

文章目录

  • 题目
  • 分析
  • 回答
  • 扩展
    • Spring Boot中时用LRU管理Redis
      • application.properties
      • application.yml
    • Redis 缓存策略

题目

MySQL里有2000w数据,redis中只存20w的数据,如何保证redis中的数据都是热点数据?

分析

这个问题涉及到在一个数据量差异很大的情况下,如何有效地管理和保证Redis中的数据都是热点数据。让我们逐步分析:

  1. 理解热点数据
    首先,我们需要明确什么是热点数据。热点数据通常是指那些频繁被访问的数据,即经常被查询或修改的数据。
  2. 数据分析
    在解决这个问题之前,需要对MySQL中的数据进行分析,了解哪些数据是热点数据,即哪些数据被频繁访问。可以通过查看MySQL的查询日志、监控工具等方式来获取这些信息。
  3. 缓存策略选择
    根据数据分析的结果,选择合适的缓存策略。通常,LRU(Least Recently Used)是一种常见的缓存策略,它可以确保最近最常被访问的数据始终保留在缓存中。
  4. 缓存预热
    在系统启动或服务上线时,可以通过缓存预热的方式将热点数据加载到Redis中。这可以通过定时任务或者在系统空闲时进行。
  5. 动态缓存更新
    确保缓存中的数据与MySQL中的数据保持同步。可以使用MySQL的binlog或数据库触发器等机制来实现数据更新时的自动同步。
  6. 定期淘汰不常用的数据
    定期检查缓存中的数据访问情况,将不常用的数据从缓存中淘汰出去,给热点数据腾出空间。
  7. 监控和优化
    定期监控Redis的性能指标,如内存占用、命中率等,及时发现并解决潜在的问题。根据实际情况对缓存策略和配置进行优化,以适应系统的变化和业务的需求。

综上所述,通过合适的数据分析、缓存策略选择、缓存预热、动态缓存更新、定期淘汰不常用的数据以及监控和优化等方法,可以有效地保证Redis中的数据都是热点数据。

回答

确保Redis中的数据都是热点数据需要一系列策略的配合。首先,我们需要对MySQL中的数据进行分析,确定哪些数据是热点数据,即被频繁访问的数据。然后,我们可以采取以下步骤来保证Redis中的数据都是热点数据:

  1. 基于访问频率的缓存策略:选择合适的缓存策略,例如LRU(Least Recently Used)算法,确保最近最常被访问的数据始终保留在缓存中。
  2. 缓存预热:在系统启动或服务上线时,通过缓存预热的方式将热点数据加载到Redis中,以确保缓存中有最新的热点数据可供访问。
  3. 动态缓存更新:及时将MySQL中的数据更新同步到Redis中,保持缓存数据的实时性。可以通过订阅MySQL的binlog或数据库触发器等方式实现数据更新时的自动同步。
  4. 定期淘汰不常用的数据:定期检查缓存中的数据访问情况,将不常用的数据从缓存中淘汰出去,以腾出空间给热点数据。
  5. 监控和优化:定期监控Redis的性能指标,如内存占用、命中率等,及时发现并解决潜在的问题。根据实际情况对缓存策略和配置进行优化,以适应系统的变化和业务的需求。

通过以上步骤,我们可以有效地保证Redis中的数据都是热点数据,从而提高系统的性能和稳定性。

扩展

Spring Boot中时用LRU管理Redis

假设你正在使用Spring Boot的Starter Data Redis来集成Redis,下面是配置Redis采用LRU策略的示例:

application.properties

# Redis连接配置
spring.redis.host=your_redis_host
spring.redis.port=your_redis_port
spring.redis.password=your_redis_password# Redis最大内存配置
spring.redis.jedis.pool.max-active=50
spring.redis.jedis.pool.max-wait=30000
spring.redis.jedis.pool.max-idle=10
spring.redis.jedis.pool.min-idle=5# Redis缓存策略配置
spring.redis.cache.config=redis-cache-config# Redis缓存策略定义
spring.redis.cache-config=\maxmemory-policy=allkeys-lru

application.yml

# Redis连接配置
spring:redis:host: your_redis_hostport: your_redis_portpassword: your_redis_password# Redis最大内存配置redis.jedis:pool:max-active: 50max-wait: 30000max-idle: 10min-idle: 5# Redis缓存策略配置redis:cache:config: redis-cache-config# Redis缓存策略定义redis:cache-config: |maxmemory-policy=allkeys-lru

在上述配置中,可以根据实际情况修改Redis的连接信息,以及调整最大内存配置。关键的部分是配置spring.redis.cache.config或spring.redis.cache-config属性为指定的缓存策略,这里设置为LRU算法(allkeys-lru)。
通过这样的配置,Spring Boot应用将会使用LRU缓存策略来管理Redis中的数据。

Redis 缓存策略

Redis支持多种缓存策略,可以根据具体的应用场景选择合适的策略。以下是一些常见的Redis缓存策略:

  1. LRU(Least Recently Used):LRU算法是一种基于访问频率的缓存淘汰策略,它会优先淘汰最近最少被使用的数据。在Redis中,可以通过配置maxmemory-policy为allkeys-lru来启用LRU策略。
  2. LFU(Least Frequently Used):LFU算法是一种基于访问频率的缓存淘汰策略,它会优先淘汰最不经常被访问的数据。Redis并没有原生支持LFU策略,但可以通过使用Redis的Sorted Set数据结构来实现类似的功能。
  3. TTL(Time-To-Live):TTL策略是一种基于数据过期时间的缓存策略,即设置数据在缓存中的生存时间。一旦数据过期,Redis会自动将其从缓存中删除。
  4. Random(随机淘汰):随机淘汰策略是一种简单的缓存淘汰策略,它会随机选择缓存中的数据进行淘汰。虽然这种策略简单,但可能导致缓存中存储了大量无用数据。
  5. Maxmemory(最大内存限制):Maxmemory策略是一种基于内存限制的缓存策略,当Redis的内存使用达到指定的最大内存限制时,会根据其他缓存策略进行数据淘汰。
  6. LFU/LRU混合策略:一些Redis的衍生版本或者自定义实现支持LFU和LRU混合策略,即根据数据的访问频率和最近使用情况来进行淘汰。

选择合适的缓存策略取决于应用的需求和场景。一般来说,LRU是一个常见且有效的策略,但在某些情况下,LFU或TTL等策略可能更适合特定的业务需求。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/832537.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

pytest教程-37-钩子函数-pytest_collection_finish

领取资料,咨询答疑,请➕wei: June__Go 上一小节我们学习了pytest_collection_start钩子函数的使用方法,本小节我们讲解一下pytest_collection_finish钩子函数的使用方法。 pytest_collection_finish(session) 是一个 pytest 钩子函数&…

03_Redis

文章目录 Redis介绍安装及使用redis的核心配置数据结构常用命令stringlistsethashzset(sortedset) 内存淘汰策略Redis的Java客户端JedisRedisson Redis 介绍 Redis是一个NoSQL数据库。 NoSQL: not only SQL。表示非关系型数据库(不支持SQL标准语法)。 …

Java特性之设计模式【享元模式】

一、享元模式 概述 享元模式(Flyweight Pattern)主要用于减少创建对象的数量,以减少内存占用和提高性能。这种类型的设计模式属于结构型模式,它提供了减少对象数量从而改善应用所需的对象结构的方式 享元模式尝试重用现有的同类对…

ffmpeg7.0 flv支持hdr

ffmpeg7.0 flv支持hdr 自从ffmpeg6.0应用enhance rtmp支持h265/av1的flv格式后,7.0迎来了flv的hdr能力。本文介绍ffmpeg7.0如何支持hdr in flv。 如果对enhance rtmp如何支持h265不了解,推荐详解Enhanced-RTMP支持H.265 1. enhance rtmp关于hdr 文档…

简述前后端分离架构案例

Hello , 这里是小恒不会java 。今晚1点写写关于RESTful接口的使用案例,本文会通过django原生js前后端分离的案例简单讲解。本文带你认识一下简化版的前后端分离架构 代码 本文案例代码在GitHub上 https://github.com/lmliheng/fontend前后端分离 先说说什么是前后…

Go中如何将io.Writer转换成字符串(将两个管道连接的exec.Command输出的标准输出获取成字符串)

假设我们需要在Go中运行下面的命令: PS -A | grep wget这里需要写成两个exec.Command,如下,第一个命令为cmd,第二个为cmd2: cmd : exec.Command("PS", "-A") cmd2 : exec.Command("grep&qu…

Leetcode 第396场周赛 问题和解法

问题 有效单词 有效单词需要满足以下几个条件: 至少包含3个字符。 由数字0-9和英文大小写字母组成。(不必包含所有这类字符。) 至少包含一个元音字母。 至少包含一个辅音字母。 给你一个字符串word。如果word是一个有效单词,则…

Spring扩展点(三)Spring常用内置工具类

Spring常用内置工具类 Base64UtilsFileCopyUtilsFileSystemUtilsReflectionUtilsResourceUtilsStringUtilsAopUtilsMethodInvokingBean(简洁反射调用,指定类的指定方法,将其声明为Bean即可在 afterPropertiesSet 阶段触发反射方法调用)ReflectionUtils&a…

GateWay检查接口耗时

添加gateway依赖 <dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-gateway</artifactId> </dependency>创建一个LogTimeGateWayFilterFactory类&#xff0c;可以不是这个名字但是后面必须是x…

【高校科研前沿】中国科学院地理资源所钟帅副研究员研究组博士生朱屹东为一作在Top期刊发文:从潜力到利用:探索西藏风能资源开发的技术路径优化布局

01 文章简介 论文名称&#xff1a;From potential to utilization: Exploring the optimal layout with the technical path of wind resource development in Tibet&#xff08;从潜力到利用:探索西藏风能资源开发的技术路径优化布局&#xff09; 文章发表期刊&#xff1a;《…

【Pytorch】2.TensorBoard的运用

什么是TensorBoard 是一个可视化和理解深度爵溪模型的工具。它可以通过显示模型结构、训练过程中的指标和图形化展示训练的效果来帮助用户更好地理解和调试他们的模型 TensorBoard的使用 安装tensorboard环境 在终端使用 conda install tensorboard通过anaconda安装 导入类Sum…

车道线检测交通信号识别车辆实时检测

系列文章目录 提示:这里可以添加系列文章的所有文章的目录,目录需要自己手动添加 TODO:写完再整理 文章目录 系列文章目录前言车道线检测机器学习前言 认知有限,望大家多多包涵,有什么问题也希望能够与大家多交流,共同成长! 本文先对车道线检测&交通信号识别&…

蛋白质/聚合物防污的机器学习(材料基因组计划)

前言&#xff1a;对于采用机器学习去研究聚合物的防污性能&#xff0c;以及或者其他性质。目前根据我的了解我认为最困难的点有三条&#xff1a; 其一&#xff1a;数据&#xff0c;对于将要训练的数据必须要有三点要求&#xff0c;1.数据要多&#xff0c;也就是大数据&#xff…

Retrofit使用举例, Android Gradle 知识,RxJava和接口回调,Activity与Fragmen关系

目录 Retrofit使用举例 Android Gradle 知识 1. Gradle Wrapper​编辑 2. 构建文件 3. 依赖管理

电子取证平航杯的复现

闻早起部分&#xff1a; 一、闻早起的windows10电脑 &#xff08;1&#xff09;.“闻早起”所使用的笔记本电脑使用何种加密程式&#xff1f; 1.在EFI文件中找到加密程式 &#xff08;2&#xff09; 教徒“闻早起”所使用的笔记本电脑中安装了一款还原软件&#xff0c;其版本…

寻找最佳App分发平台:小猪APP分发脱颖而出

在当今移动应用市场日益饱和的环境下&#xff0c;选择一个合适的App分发平台对于开发者来说至关重要。这不仅关系到应用能否快速触达目标用户&#xff0c;还直接影响到品牌的塑造与市场份额的争夺。本文将深入探讨几大关键因素&#xff0c;帮助开发者判断哪个App分发平台最适合…

SAP系统简介,接口的调用方式,以及各个方式的比较

SAP系统是一套企业资源规划&#xff08;ERP&#xff09;软件&#xff0c;由德国SAP公司开发。SAP的全名是“System Applications and Products in Data Processing”&#xff08;数据处理中的系统、应用与产品&#xff09;。SAP系统旨在帮助企业管理和整合公司的关键业务流程。…

Whisper、Voice Engine推出后,训练语音大模型的高质量数据去哪里找?

近期&#xff0c;OpenAI 在语音领域又带给我们惊喜&#xff0c;通过文本输入以及一段 15 秒的音频示例&#xff0c;可以生成既自然又与原声极为接近的语音。值得注意的是&#xff0c;即使是小模型&#xff0c;只需一个 15 秒的样本&#xff0c;也能创造出富有情感且逼真的声音。…

【driver4】锁,错误码,休眠唤醒,中断,虚拟内存,tasklet

文章目录 1.互斥锁和自旋锁选择&#xff1a;自旋锁&#xff08;开销少&#xff09;的自旋时间和被锁住的代码执行时间成正比关系2.linux错误码&#xff1a;64位系统内核空间最后一页地址为0xfffffffffffff000~0xffffffffffffffff&#xff0c;这段地址是被保留的&#xff0c;如果…

全球260多个国家的年通货膨胀率数据集(1960-2021年)

01、数据简介 全球年通货膨胀率是指全球范围内&#xff0c;在一年时间内&#xff0c;物价普遍上涨的比率。这种上涨可能是由于货币过度供应、需求过热、成本上升等原因导致的。通货膨胀率是衡量一个国家或地区经济状况和物价水平的重要指标&#xff0c;通常以消费者价格指数&a…