Quelles données le cache Redis stocke-t-il généralement ?
Les types de données stockés dans le cache Redis incluent : les chaînes, les hachages, les listes, les ensembles, les ensembles ordonnés, les bitmaps, les données géospatiales et HyperLogLog. Ces types de données conviennent au stockage d'une variété de données, depuis des informations simples jusqu'à des objets et emplacements géographiques complexes.
Types de données stockés dans le cache Redis
Redis est une base de données en mémoire largement utilisée pour la mise en cache, et elle est connue pour ses excellentes performances et ses diverses capacités de stockage de structure de données. Voici les types de données couramment stockés dans le cache Redis :
- String (String) : les chaînes dans Redis sont des structures de données concises qui peuvent stocker du texte, des nombres ou d'autres types de données. Ils sont généralement utilisés pour stocker des informations simples ou des paramètres de configuration obtenus une seule fois, comme une session utilisateur ou l'état d'une application.
- Hash : les hachages vous permettent de stocker des données associées à l'aide de paires clé-valeur. Chaque hachage possède un ensemble de clés, chaque clé correspondant à une valeur spécifique. Les hachages sont idéaux pour stocker des profils d'utilisateurs, des informations sur les produits ou d'autres données qui doivent être regroupées logiquement.
- Liste : Une liste est une collection de valeurs stockées dans l'ordre. Vous pouvez accéder aux éléments d'une liste par index et utiliser des commandes pour effectuer des opérations sur la liste, telles que l'ajout, l'insertion et la suppression. Les listes sont souvent utilisées pour stocker des journaux d'événements, des listes de courses ou des files d'attente de tâches.
- Set : Un ensemble est une collection non ordonnée qui stocke des éléments uniques. Ils peuvent vérifier efficacement l’adhésion et être utilisés pour stocker des balises, des intérêts ou d’autres données non dupliquées.
- Ensemble trié : les ensembles triés sont similaires aux ensembles, mais les éléments sont triés selon un score spécifique. Ils peuvent être utilisés pour stocker des classements, des scores ou d’autres données qui doivent être triées.
- Bitmaps : les bitmaps sont une structure de données compacte utilisée pour représenter efficacement un ensemble de valeurs booléennes. Chaque bit représente un indicateur défini sur vrai ou faux. Les bitmaps sont très utiles pour stocker de grandes quantités de données binaires.
- Geo Data : Redis prend en charge les types de données géospatiales, vous permettant de stocker et de manipuler des emplacements géographiques. Vous pouvez stocker des formes telles que des points, des polygones et des cercles dans Redis et effectuer des requêtes géographiques, telles que rechercher des emplacements dans une zone spécifique.
- HyperLogLog : HyperLogLog est une structure de données probabiliste utilisée pour estimer le nombre d'entrées uniques dans de grands ensembles de données. Il fournit une estimation précise en occupant moins de place et convient aux scénarios où l'on compte un grand nombre d'éléments uniques.
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Linux System restreint les ressources utilisateur via la commande UliMIT pour éviter une utilisation excessive des ressources. 1.Ulimit est une commande shell intégrée qui peut limiter le nombre de descripteurs de fichiers (-n), la taille de la mémoire (-v), le nombre de threads (-u), etc., qui sont divisés en limite douce (valeur effective actuelle) et limite dure (limite supérieure maximale). 2. Utilisez directement la commande ulimit pour une modification temporaire, telle que Ulimit-N2048, mais elle n'est valable que pour la session en cours. 3. Pour un effet permanent, vous devez modifier /etc/security/limits.conf et les fichiers de configuration PAM, et ajouter SessionRequiredPam_limits.so. 4. Le service SystemD doit définir Lim dans le fichier unitaire

La stratégie de mise en cache de la page de Laravel peut améliorer considérablement les performances du site Web. 1) Utilisez des fonctions de cache d'assistance pour implémenter la mise en cache de page, telles que la méthode Cache :: Rappelez-vous. 2) Sélectionnez le backend de cache approprié, tel que redis. 3) Faites attention aux problèmes de cohérence des données et vous pouvez utiliser des caches à grain fin ou des auditeurs d'événements pour effacer le cache. 4) Une optimisation supplémentaire est combinée avec le cache de routage, les étiquettes de cache et de cache d'afficher. En appliquant rationnellement ces stratégies, les performances du site Web peuvent être effectivement améliorées.

Les étapes de dépannage et de réparation des défaillances de réplication des esclaves de Redis incluent: 1. Vérifiez la connexion réseau et utilisez Ping ou Telnet pour tester la connectivité; 2. Vérifiez le fichier de configuration Redis pour vous assurer que la réplique et le temps de remplacement sont définis correctement; 3. Vérifiez le fichier journal Redis et recherchez des informations d'erreur; 4. S'il s'agit d'un problème de réseau, essayez de redémarrer le périphérique réseau ou de changer le chemin alternatif; 5. S'il s'agit d'un problème de configuration, modifiez le fichier de configuration; 6. S'il s'agit d'un problème de synchronisation des données, utilisez la commande SlaveOf pour réintégrer les données.

Les étapes d'emplacement et de traitement rapides de la défaillance du nœud de cluster redis sont les suivantes: 1. Confirmez le défaut: utilisez la commande CluSterodes pour afficher l'état du nœud. Si l'échec est affiché, le nœud échouera. 2. Déterminez la cause: vérifiez le réseau, le matériel et la configuration. Les problèmes courants incluent les limites de mémoire dépassant. 3. Réparation et restauration: prenez des mesures basées sur les raisons, telles que le redémarrage du service, le remplacement du matériel ou la modification de la configuration. 4. Remarques: Assurer la cohérence des données, sélectionner les politiques de basculement appropriées et établir des systèmes de surveillance et d'alarme.

Redis et RabbitMQ ont chacun leurs propres avantages dans les scénarios de performance et d'application conjointe. 1.Redis fonctionne parfaitement dans la lecture et l'écriture des données, avec une latence de hausses pour les microsecondes, adapté à des scénarios de concurrence élevés. 2.Rabbitmq se concentre sur la messagerie, la latence en millisecondes et prend en charge les modèles multi-quelles et consommateurs. 3. Dans les applications conjointes, Redis peut être utilisé pour le stockage des données, RabbitMQ gère les tâches asynchrones et améliore la vitesse et la fiabilité de la réponse du système.

Des solutions efficaces au problème du cerveau divisé dans le cluster redis comprennent: 1) l'optimisation de la configuration du réseau pour assurer la stabilité de la connexion; 2) Surveillance du nœud et détection des défauts, surveillance en temps réel avec outils; 3) Mécanisme de basculement, fixant des seuils élevés pour éviter plusieurs nœuds maître; 4) Garantie de cohérence des données, en utilisant la fonction de réplication pour synchroniser les données; 5) Intervention et récupération manuelle et traitement manuel si nécessaire.

Les méthodes pour améliorer les performances de persistance redis via la configuration incluent: 1. Ajustez les paramètres de sauvegarde de RDB pour réduire la fréquence de génération d'instantané; 2. Définissez le paramètre APPENDFSYNC d'AOF sur EverySEC; 3. Utilisez AOF et RDB en combinaison; 4. Utilisez des paramètres sans apprendfsync-on-liwrite pour optimiser les performances de réécriture AOF; 5. Activer le mode de persistance hybride. Ces configurations peuvent améliorer les performances tout en garantissant la sécurité des données.

Utilisez le filtre Bloom pour protéger la pénétration du cache car il peut rapidement déterminer si un élément peut exister, intercepter les demandes inexistantes et protéger la base de données. Le filtre Redis Bloom juge efficacement l'existence d'éléments par une faible utilisation de la mémoire, intercepte avec succès les demandes non valides et réduit la pression de la base de données. Malgré le taux de mauvaise évaluation, une telle erreur de jugement est acceptable dans la protection de la pénétration du cache.
