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本文由技术小伙伴小米讲解Redis分区容错中的数据分区。内容涉及Hash、一致性Hash、Codis的Hash槽和RedisCluster四种方法。Hash简单但不稳定，数据迁移和分区不均衡是其主要问题；一致性Hash通过最小化数据迁移实现负载均衡，但仍有局限；Codis的Hash槽提供灵活的负载均衡和在线迁移；RedisCluster是官方高可用、可扩展的解决方案。每种方案有优缺点，需根据实际需求选择。
Redis事务的本质是一组命令的集合。事务支持一次执行多个命令，一个事务中所有命令都会被序列化。在事务执行过程，会按照顺序串行化执行队列中的命令，其他客户端提交的命令请求不会插入到事务执行命令序列中。
本文探讨了现代互联网应用中，多级缓存的重要性，特别是Redis在缓存中间件的角色。多级缓存能提升数据访问速度、系统稳定性和可扩展性，减少数据库压力，并允许灵活的缓存策略。浏览器本地内存缓存和磁盘缓存分别优化了短期数据和静态资源的存储，而服务端本地内存缓存和网络内存缓存（如Redis）则提供了高速访问和分布式系统的解决方案。服务器本地磁盘缓存因I/O性能瓶颈和复杂管理而不推荐用于缓存，强调了内存和网络缓存的优越性。
分布式锁：满足分布式系统或集群模式下多进程可见并且互斥的锁。 分布式锁的核心思想就是让大家都使用同一把锁，只要大家使用的是同一把锁，那么我们就能锁住线程，不让线程进行，让程序串行执行，这就是分布式锁的核心思路
Redis是一个内存键值对数据库，所以对于内存的管理尤为重要。Redis内部对于内存的管理主要包含两个方向，过期删除策略和数据淘汰策略。内存淘汰策略指在Redis内存使用达到一定阈值的时候，执行某种策略释放内存空间，以便于接收新的数据。数据过期删除策略是指在数据的有效时间到期后，如何从内存中删除这些数据的规则。
Redis是广泛使用的开源内存数据库，其高性能和多样性使其在现代应用中不可或缺。然而，内存限制和数据管理是关键挑战。本文探讨了Redis的失效策略，包括内存淘汰（如LRU和LFU）和缓存失效策略（定时清除、惰性清除和定时扫描清除），以应对内存耗尽、数据过期等问题，确保系统性能和稳定性。通过合理配置这些策略，可以优化内存使用，防止数据不一致，提升系统效率。
本文介绍了 Redis 的三种高可用性读写模式：CacheAside、Read/Write Through 和 Write Behind Caching。CacheAside 简单易用，但可能引发数据不一致；Read/Write Through 保证数据一致性，但性能可能受限于数据库；Write Behind Caching 提高写入性能，但有数据丢失风险。开发者应根据业务需求选择合适模式。
集群是一种在多个计算机或服务器之间分配和管理任务的方式。它们被广泛应用于大型计算任务、数据处理、网络服务和高性能计算等领域。在Redis中，主要有以下三种集群，分别是主从集群，哨兵集群，分片集群。
本文讨论了缓存不一致问题及其后果，如价格显示错误和订单计算错误。问题主要源于并发和双写操作的异常。解决方案包括使用分布式锁（但可能导致性能下降和复杂性增加）、延迟双删策略（通过延迟删除缓存来等待数据同步）以及异步同步方法，如通过Canal和MQ实现数据的最终一致性。面试中，可以提及这些策略来确保数据库和缓存数据的一致性。
缓存穿透是指请求一个不存在的数据，缓存层和数据库层都没有这个数据，这种请求会穿透缓存直接到数据库进行查询。它通常发生在一些恶意用户可能故意发起不存在的请求，试图让系统陷入这种情况，以耗尽数据库连接资源或者造成性能问题。 缓存击穿发生在访问热点数据，大量请求访问同一个热点数据，当热点数据失效后同时去请求数据库，瞬间耗尽数据库资源，导致数据库无法使用。 缓存雪崩是缓存中大量key失效后当高并发到来时导致大量请求到数据库，瞬间耗尽数据库资源，导致数据库无法使用。
Redis在存储数据时可能申请超过实际需求的内存，导致内存碎片。内存碎片率=used_memory_rss/used_memory，大于1.5时需清理。Redis 4.0-RC3后引入`activedefrag`配置来自动整理内存，可通过`config set`命令启用，并通过`active-defrag-ignore-bytes`和`active-defrag-threshold-lower`参数设定清理条件。内存清理可能影响性能，`active-defrag-cycle-min`和`active-defrag-cycle-max`参数调整CPU占用比例以缓解
本教程将指导您如何快速创建实例并搭建网上商城的商品相关性分析程序。（ApsaraDB for Redis）是兼容开源Redis协议标准的数据库服务，基于双机热备架构及集群架构，可满足高吞吐、低延迟及弹性变配等业务需求。
Redis的确是将数据存储在内存的，但是也会有相关的持久化机制将内存持久化备份到磁盘，以便于重启时数据能够重新恢复到内存中，避免数据丢失的风险。有三种持久化方式——RDB，AOF，混合持久化。RDB持久化是形成数据快照，把内存中的所有数据都记录到磁盘中，是全量持久化。AOF持久化是把Redis处理的每一个写命令都会记录在AOF文件，可以看做是命令日志文件，是增量化持久。混合持久化则结合两者。
阿里云瑶池数据库团队后续将持续参与Valkey社区，如过往在Redis社区一样耕耘，为开源社区作出持续贡献。
Java智慧城管源码实现AI视频智能分析，适用于直接部署项目。系统运用互联网、大数据、云计算和AI提升城市管理水平，采用“一级监督、二级指挥、四级联动”模式。功能涵盖AI智能检测（如占道广告、垃圾处理等）、执法办案、视频分析、统计分析及队伍管理等多个模块，利用深度学习优化城市管理自动化和智能化，提供决策支持。
HIS系统即医院信息系统(全称为Hospital information System) ，是指利用计算机软硬件技术和网络通信技术等现代化手段，对医院及其所属各部门的人流、物流、财流进行综合管理，对在医疗活动各阶段产生的数据进行采集、存储、处理、提取、传输、汇总，加工形成各种信息，从而为医院的整体运行提供全面的自动化管理及各种服务的信息系统。
随着互联网的发展，传统关系型数据库已经不能满足大数据时代的需求。NoSQL数据库应运而生，它们具有高可扩展性、高性能和高可用性等优点。本文将介绍四种主要类型的NoSQL数据库，分别是键值存储数据库、文档存储数据库、列存储数据库和图形数据库。这些数据库在不同的场景下有着不同的应用，可以满足不同的需求。
使用Java实现从数据库查出数据存入Redis，并在查询时先查Redis，如果Redis中没有数据再从数据库中读取
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在大型应用中，数据库分页查询是日常开发中不可避免的需求之一。随着数据量的不断增加，传统的数据库分页方式可能会变得效率较低。为了解决这一问题，本文将介绍如何使用 Redis List 数据结构，结合 Java 编程语言，实现高效的数据库分页查询。
【1月更文挑战第1天】Redis ，是一个高性能(NOSQL)的key-value数据库,Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。Redis是完全开源免费的，遵守BSD协议。
在Redis 6.0版本中，引入了多线程技术，这是为了进一步提高Redis的性能和并发处理能力。通过启用多线程，Redis能够同时处理多个客户端请求，有效地利用多核处理器资源，提高系统的吞吐量和响应速度。
Redis，作为一种广泛使用的高性能键值对数据库，已成为现代应用架构不可或缺的组成部分。其快速的数据处理能力使其在处理大量数据时显得尤为重要。
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数据库通常会内置支持常用的数据类型，但特征处理又要用到 Embedding、Binary 类型，那么，如何在已有的数据类型中增加新的数据类型呢？
本文详述了阿里云数据库 Tair/Redis 将使用长连接客户端在非预期故障宕机切换场景下的恢复时间从最初的 900s 降到 120s 再到 30s的优化过程，涉及产品优化，开源产品问题修复等诸多方面。
TuGraph Analytics作业可以通过Console提交部署到K8S集群，但Console是一个独立的Web系统，部署形态上相对较重。在平台工具系统接入或大数据生态集成场景中，需要更轻量级的快速接入TuGraph Analytics的方案。
客户行为正在迅速演变，供应链正在重组，员工也正在以新的方式工作。企业需要提供更加个性化的客户体验，对市场趋势做出更快速的反应，监测和预防潜在问题。
生成式人工智能让开发者有机会构建更好的应用程序。通过自动执行重复性任务，由AI驱动的工具和功能可以帮助开发者节省大量时间和精力，同时更快地交付更高质量的应用程序
