何保证Redis中的数据都是热点数据？延申：布隆过滤器；Lua脚本相关等等解决问题
网站编辑2020-08-06 10:26:22523
何保证Redis中的数据都是热点数据A. 可以通过手工或者主动方式，去加载热点数据
B. Redis有其自己的数据淘汰策略：
redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略（回收策略）。redis 提供 6种数据淘汰策略：
volatile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰
volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰
volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中任意选择数据淘汰
allkeys-lru：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰
allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰
no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据
延申：布隆过滤器
数据结构及算法篇 / 布隆过滤器
Redis 实现
redis 4.X 以上 提供 布隆过滤器插件
centos中安装redis插件bloom-filter：https://blog.csdn.net/u013030276/article/details/88350641
语法：[bf.add key options]
语法：[bf.exists key options]
注意: redis 布隆过滤器提供的是 最大内存512M，2亿数据，万分之一的误差率
Lua脚本相关
使用Lua脚本的好处：
减少网络开销。可以将多个请求通过脚本的形式一次发送，减少网络时延
原子操作，redis会将整个脚本作为一个整体执行，中间不会被其他命令插入。因此在编写脚本的过程中无需担心会出现竞态条件，无需使用事务
复用，客户端发送的脚本会永久存在redis中，这样，其他客户端可以复用这一脚本而不需要使用代码完成相同的逻辑
@RequestMapping("/testLua")
public String testLua () {
String key = "mylock";
String value = "xxxxxxxxxxxxxxx";
// if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1]
// then
// return redis.call('del', KEYS[1])
// else
// return 0
// end
// lua脚本，用来释放分布式锁 - 如果使用的较多，可以封装到文件中, 再进行调用
String luaScript = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del',KEYS[1]) else return 0 end";
Object eval = jedis.eval(luaScript, Collections.singletonList(key), Collections.singletonList(value));
return eval.toString();
}
性能相关 - Redis慢查询分析
redis 命令会放在redis内置队列中，然后主线程一个个执行，因此 其中一个 命令执行时间过长，会造成成批量的阻塞
命令：slowlog get 获取慢查询记录
slowlog len 获取慢查询记录量
(慢查询队列是先进先出的，因此新的值在满载的时候，旧的会出去)
Redis 慢查询 -> 执行阶段耗时过长
conf文件设置：
slowlog-low-slower-than 10000 -> 10000微秒,10毫秒 (默认)
0 -> 记录所有命令
-1 -> 不记录命令
slow-max-len 存放的最大条数
慢查询导致原因: value 值过大，解决办法:
数据分段（更细颗粒度存放数据）
如何提高Redis处理效率? 基于Jedis 的批量操作 Pipelined
Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
Pipeline pipelined = jedis.pipelined();
for (String key : keys) {
pipelined.del(key);
}
pipelined.sync();
jedis.close();
// pipelined 实际是封装过一层的指令集 -> 实际应用的还是单条指令，但是节省了网络传输开销（服务端到Redis环境的网络开销）
