Shaeyln2136的博客

一、缓存预热 为什么要进行缓存预热？ 缓存预热就是系统启动前，提前将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。避免在用户请求的时候，先查询数据库，然后再将数据缓存的问题！用户直接查询事先被预热的缓存数据！ 怎么做？ 前置准备工作： 日常例行统计数据访问记录，统计访问频度较高的热点数据 利用LRU数据删除策略，构建数据留存队列 例如：storm与kafka配合 准备工作： 将统计结果中的数据分类，根据级别，redis优先加载级别较高的热点数据 利用分布式多服务器同时进行数据读取，提速数据加载过程 热点数据主从同时预

一、主从复制 多台服务器的连接方案 读写分离： 数据提供方master（主服务器、主节点、主库）负责写，写的时候自动同步到slave中 数据接收方slave（从服务器，从节点，从库）负责读 二者是相对的概念，核心工作就是master的数据复制到slave中 主从复制 主从复制即将master中的数据即时、有效的复制到slave中 特征：一个master可以拥有多个slave，一个slave只对应一个master 作用 读写分离：master写、slave读，提高服务器的读写负载能力 负载均衡：基于主从结构

Bitmaps 基础操作 getbit key offset// 获取指定key对应偏移量上的bit值 setbit key offset value//设置指定key对应偏移量上的bit值，value只能是1或0 扩展操作 bitop op destKey key1 [key2...]//对指定key按位进行交、并、非、异或操作，并将结果保存到destKey中 bitcount key [start end]//统计指定key中1的数量 HaperLogLog HyperLogLog 是用来

时效性数据存储结构 Redis中的数据，在expire中以哈希的方式保存在其中。其value是数据在内存中的地址，filed是对应的生命周期 数据删除策略的目标 在内存占用与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 数据删除策略 定时删除 创建一个定时器，当key设置有过期时间，且过期时间到达时，由定时器任务立即执行对键的删除操作 优点：节约内存，到时就删除，快速释放掉不必要的内存占用 缺点：CPU压力很大，无论CPU此时负载量多高，均占用CPU

什么是Redis事务 redis事务就是一个命令执行的队列，将一系列预定义命令包装成一个整体（一个队列）。当执行时，一次性按照添加顺序依次执行，中间不会被打断或者干扰。 一个队列中，一次性、顺序性、排他性的执行一系列命令 事务的基本操作 开启事务 multi：设定事务的开启位置，此指令执行后，后续的所有指令均加入到事务中，使用 multi命令后可以输入多个命令 执行事务 exec：设定事务的结束位置，同时执行事务。与multi成对出现，成对使用 （加入事务的命令暂时进入到任务队列中，并没有立即执行，只有

什么是持久化 利用永久性存储介质将数据进行保存，在特定的时间将保存的数据进行恢复的工作机制称为持久化。以此来防止数据的意外丢失，确保数据安全性。 持久化过程保存的是什么 RDB（snapshotting快照） （1）简介：将当前数据状态进行保存，快照形式，存储数据结果，存储格式简单，关注点在数据，是 Redis 默认采用的持久化方式 （2）启动方式： 【1】save：手动执行一次保存操作，save指令的执行会阻塞当前Redis服务器，直到当前RDB过程完成为止，有可能会造成长时间阻塞，线上环境不建议使用

Jedis是什么 Java语言连接redis服务进行数据交换

key通用指令 key是一个字符串，通过key获取redis保存的数据 key常用操作 del key exists key type key expire key seconds 有效期控制 pexpire key milliseconds ttl key 获取有效期 pttl key keys pattern 查询 （* 匹配任意符号； ？匹配一个任意符号； [ ]匹配一个是定符号） rename key newkey 改名 sort key 对所有key排序 数据库通用操作 select

Redis Redis是一种高性能的非关系型的键值对数据库。 Redis特征 数据间没有必然联系 单线程的工作机制 高性能 支持多种数据类型：string、list、hash、set、sorted-set 常用数据类型 数据存储格式：自身是map，采用key:value存储数据 string （1）存储： 存储单个数据，一个空间保存一个数据，常用存储字符串 （2）基本操作： set key value[mset key1 value1 (key2 value2…)] get key [mget k

一、为什么要优化查询性能 1、因为每一个查询指令都是一个子任务，执行每个子任务都需要花费时间，优化查询的目的就是减少子任务的数量或者让子任务运行更快 2、查询的生命周期 从客户端到服务器，在服务器上解析，生成执行计划，然后执行，返回结果到客户端，其中执行是最重要的阶段 二、优化数据访问 查询慢的原因 1）数据库请求了不需要的数据：查询不需要的记录、多表关联时返回全部列、总是取出全部列 2）MySQL扫描额外的记录 理想情况下扫描的行数和返回的行数应该相同 一般MySQL能用以下三种方式应用WHERE条

一、选择优化的数据类型 数据类型选择的原则 尽量使用可以正确存储数据的最小数据类型 简单就好 尽量避免null，可用null的列需要更多的存储空间 数据类型 ○ 整型： TINYINT, SMALLINT, MEDIUMINT, INT, BIGINT 分别使用 8, 16, 24, 32, 64 位存储空间，一般情况下越小的列越好。 INT(11) 中的数字只是规定了交互工具显示字符的个数，对于存储和计算来说是没有意义的。 ○ 浮点数 FLOAT 和 DOUBLE 为浮点类型，DECIMAL 为高精度小