通过自定义节点数规避跨可用区切换
在多可用区部署的集群实例中,您可以在主可用区内额外增加一个或多个节点,从而避免在主节点故障切换时,因切换到备可用区而产生的业务访问时延增加的问题。
云端问道21期方案教学-应对高并发,利用云数据库 Tair(兼容 Redis®*)缓存实现极速响应
云端问道21期方案教学-应对高并发,利用云数据库 Tair(兼容 Redis®*)缓存实现极速响应 摘要:今天分享的是如何应对高并发利用云数据库 Tair 缓存实现极速响应的 Case。首先是云数据 Tair 的概览及特性;然后介绍 Tair 在建设稳定低延迟缓存中的关键技术;第三点我们会介绍方案以及产品的选型介绍以及应用场景;第四点我们会介绍一些线上的活动与权益,...
使用Bloom Filter避免向玩家重复推送
本文介绍如何在游戏业务中使用Bloom Filter来实现运营活动的推送控制,避免向同一玩家重复推送。本文将结合代码(以Jedis客户端为例),展示如何使用Jedis连接Tair(企业版)并操作Bloom Filter数据。
17- 数据库有1000万数据 ,Redis只能缓存20w数据, 如何保证Redis中的数据都是热点数据 ?
17- 数据库有1000万数据 ,Redis只能缓存20w数据, 如何保证Redis中的数据都是热点数据 ? 配置Redis的内容淘汰策略为LFU算法 , 这样会把使用频率较低的数据淘汰掉 , 留下的数据都是热点数据
springboot 启动加载数据库数据到redis缓存
启动项目后, 加载数据库公共配置数据到redis中import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate; import org.springframework.stereotype.Component; import org.sprin....
数据库有1000万数据 ,Redis只能缓存20w数据, 如何保证Redis中的数据都是热点数据
当数据库数据量很大而Redis容量有限时,确保Redis中缓存的数据都是热点数据需要采取一些策略。下面是几种常见的方法: LRU(Least Recently Used)算法:使用Redis的LRU算法,将最近最少使用的数据从缓存中淘汰出去,保留最常用的数据。这样可以确保Redis中的数据都是相对热...
Canal 实战 | 第一篇:SpringBoot 整合 Canal + RabbitMQ 实现监听 MySQL 数据库同步更新 Redis 缓存
一. Canal 简介canal [kə’næl],译意为水道/管道/沟渠,主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析,提供增量数据订阅和消费早期阿里巴巴因为杭州和美国双机房部署,存在跨机房同步的业务需求,实现方式主要是基于业务 trigger 获取增量变更。从 2010 年开始,业务逐步尝试数据库日志解析获取增量变更进行同步,由此衍生出了大量的数据库增量订阅和消费业务。基于日志增量订阅和消....
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NoSQL数据库
阿里云NoSQL数据库提供了一种灵活的数据存储方式,可以支持各种数据模型,包括文档型、图型、列型和键值型。此外,它还提供了一种分布式的数据处理方式,可以支持高可用性和容灾备份。包含Redis社区版和Tair、多模数据库 Lindorm、MongoDB 版。
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