但是本地缓存 ,带来两个问题:1、如果对可能成为 hot key 的 key 都进行本地缓存,那么本地缓存是否会过大,从而影响应用程序本身所需的缓存开销。 2、如何保证本地缓存和redis集群数据的有效期的一致性。 以上两个问题,具体看:聊聊 Redis+Caffeine 两级缓存 五、生产实例: 以下是vivo团队Bigkey问...
但是本地缓存 ,带来两个问题:1、如果对可能成为 hot key 的 key 都进行本地缓存,那么本地缓存是否会过大,从而影响应用程序本身所需的缓存开销。 2、如何保证本地缓存和redis集群数据的有效期的一致性。 以上两个问题,具体看:聊聊 Redis+Caffeine 两级缓存 五、生产实例: 以下是vivo团队Bigkey问题的解决方案 此...
但是本地缓存 ,带来两个问题:1、如果对可能成为 hot key 的 key 都进行本地缓存,那么本地缓存是否会过大,从而影响应用程序本身所需的缓存开销。 2、如何保证本地缓存和redis集群数据的有效期的一致性。 以上两个问题,具体看:聊聊 Redis+Caffeine 两级缓存 五、生产实例: 以下是vivo团队Bigkey问题的解决方案 此...
二级缓存:hotkey 采用二级缓存的方式进行处理,将 hotkey 存放一份到 JVM 本地内存中(可以用 Caffeine)。 除了这些方法之外,如果你使用的公有云的 Redis 服务话,还可以留意其提供的开箱即用的解决方案。 这里以阿里云 Redis 为例说明,它支持通过代理查询缓存功能(Proxy Query Cache)优化热点 Key 问题。 通过阿里云...
但是本地缓存 ,带来两个问题:1、如果对可能成为 hot key 的 key 都进行本地缓存,那么本地缓存是否会过大,从而影响应用程序本身所需的缓存开销。 2、如何保证本地缓存和redis集群数据的有效期的一致性。 以上两个问题,具体看:聊聊 Redis+Caffeine 两级缓存 ...
二级缓存:hotkey 采用二级缓存的方式进行处理,将 hotkey 存放一份到 JVM 本地内存中(可以用 Caffeine)。 除了这些方法之外,如果你使用的公有云的 Redis 服务话,还可以留意其提供的开箱即用的解决方案。 这里以阿里云 Redis 为例说明,它支持通过代理查询缓存功能(Proxy Query Cache)优化热点 Key 问题。
hotkey 的常见处理以及优化办法如下(这些方法可以配合起来使用): 读写分离:主节点处理写请求,从节点处理读请求。 使用Redis Cluster:将热点数据分散存储在多个 Redis 节点上。 二级缓存:hotkey 采用二级缓存的方式进行处理,将 hotkey 存放一份到 JVM 本地内存中(可以用 Caffeine)。
1、使用 Redis 自带的--hotkeys参数来查找。 Redis 4.0.3 版本中新增了hotkeys参数,该参数能够返回所有 key 的被访问次数。 使用该方案的前提条件是 Redis Server 的maxmemory-policy参数设置为 LFU 算法,不然就会出现如下所示的错误。 # redis-cli -p 6379 --hotkeys ...
在应用层引入本地缓存(如Guava Cache、Caffeine等),将热点数据缓存在VM内存中,减少对Redis的直接访问,从而降低Redis的压力。💾 热点Key引申的一些后端思维 缓存设计 在解决热点Key问题的时候,我们提到用二级缓存来降低热点Key的压力。其实在日常开发中,我们很多这种多级缓存的思想。在系统设计中考虑多级缓存结构(如本...
bigkey 通常是由于下面这些原因产生的: 程序设计不当,比如直接使用 String 类型存储较大的文件对应的二进制数据。 对于业务的数据规模考虑不周到,比如使用集合类型的时候没有考虑到数据量的快速增长。 未及时清理垃圾数据,比如哈希中冗余了大量的无用键值对。