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d对应的value。 MySQL数据库所在服务器与DCS缓存实例网络互通。 MySQL数据库与Redis实例所在VPC为同一VPC 同一VPC内网络默认互通。 MySQL数据库与Redis实例所在VPC为相同region下的不同VPC 如果MySQL数据库所在VPC与Redis实
如果目的实例为Cluster集群实例。Cluster集群实例只有1个库。 两个解决思路： 源Redis的不同DB合到同一个数据库。 申请多个DCS缓存实例。 迁移后实例连接地址和数据库编号有变化，业务注意改造和适配。 如果目的实例为Proxy集群。 Proxy集群默认不开启多DB，仅有一个DB
dis的两级缓存架构，热点数据优先从本地缓存获取，写入时同时更新，这样能够分担热点数据的大部分读压力。缺点是需要修改客户端架构和代码，改造成本较高。 设计熔断/降级机制。 热Key极易造成缓存击穿，高峰期请求都直接透传到后端数据库上，从而导致业务雪崩。因此热Key的优化一定需要设
Redis实例支持多DB方式的情况如下： Redis单机、读写分离和主备缓存实例支持多数据库（多DB），默认256个，DB编号为0-255。默认使用的是DB0。多数据库主要用于数据隔离，每个数据库的大小不是平均分配，可能会出现一个数据库将实例的内存完全占用的情况。 Redis Proxy集群默认只有一个DB。
优化Jedis连接池 方案概述 JedisPool是Jedis客户端的连接池，合理设置JedisPool资源池参数能够有效地提升Redis性能与资源利用率。本文档将对JedisPool的使用和资源池的参数配置提供详细的说明和配置建议。 JedisPool使用方法 以Jedis 5
时间，不可把Redis作为数据库使用。 失效时间并非越长越好，需要根据业务性质进行设置。 防止缓存击穿 推荐搭配本地缓存使用Redis，对于热点数据建立本地缓存。本地缓存数据使用异步方式进行刷新。 - 防止缓存穿透 非关键路径透传数据库，建议对访问数据库进行限流。 - 从Redi
end count] [consumer] XRANGE 返回流中满足给定ID范围的条目。 XRANGE key start end [COUNT count] XREAD 从一个或者多个流中读取数据，仅返回ID大于调用者报告的最后接收ID的条目。 XREAD [COUNT count]
使用DCS实现电商秒杀功能 本章节介绍在电商秒杀场景中，利用DCS Redis作为数据库的缓存，客户端通过访问Redis进行库存查询和下单操作，以满足电商秒杀系统高并发的需求。 使用DCS改造传统应用系统数据库 本章节以将MySQL数据库中的一张表迁移到华为云DCS Redis中为例，介绍数据迁移的过程。
是否支持Memcached和Redis之间实例数据的迁移？ 不支持，Memcached和Redis属于不同的缓存数据库，不支持互相迁移数据。 父主题： 数据备份/导出/迁移
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
Redis实例内存使用率高问题排查和解决 问题现象 Redis可提供高效的数据库服务，当内存不足时，可能导致Key频繁被逐出、响应时间上升、QPS（每秒访问次数）不稳定等问题，进而影响业务运行。由于Redis自身运行机制（主从同步、延迟释放等），内存占用率可能出现略微超过100%
据结构简单，不涉及太多关联查询。这种场景使用Redis，在速度上对传统磁盘数据库有很大优势，能够有效减少数据库磁盘IO，提高数据查询效率，减轻管理维护工作量，降低数据库存储成本。Redis对传统磁盘数据库是一个重要的补充，成为了互联网应用，尤其是支持高并发访问的互联网应用必不可少的基础服务之一。
源Redis在数据库编号0和2中有数据，生成的AOF或RDB文件包含了这两个库。 在导入到Proxy集群实例时会忽略“select 2”的命令，然后继续导入源数据库2中的数据到DB0中。 用户需要注意以下： 源Redis中不同数据库包含了相同的key，则导入时，编号靠前的数据库的key
使用前必读 欢迎使用分布式缓存服务（Distributed Cache Service）。分布式缓存服务是一款内存数据库服务，兼容了Redis和Memcached两种内存数据库引擎，为您提供即开即用、安全可靠、弹性扩容、便捷管理的在线分布式缓存能力，满足用户高并发及数据快速访问的业务诉求。
容灾和多活策略 DCS缓存实例都存储着大量关键数据，不论是作为数据库前端缓存，还是作为数据存储引擎，数据的可靠性与服务的连续可用性是DCS服务设计上为客户考虑的核心因素，下图展示了DCS在数据和服务方面的容灾架构设计演进。 图1 DCS容灾架构演进 根据对数据与服务的不同可靠性要
dis的两级缓存架构，热点数据优先从本地缓存获取，写入时同时更新，这样能够分担热点数据的大部分读压力。缺点是需要修改客户端架构和代码，改造成本较高。 设计熔断/降级机制。 热Key极易造成缓存击穿，高峰期请求都直接透传到后端数据库上，从而导致业务雪崩。因此热Key的优化一定需要设
实例数量 各实例配置的数据库数量 各数据库的key数量 业务用到的数据库 各实例数据占用空间 Redis版本 Redis实例类型 业务与各实例的连接关系 连接待迁移Redis后，执行info keyspace命令可以查看数据分布情况，确认有数据的数据库编号以及数据库中的key数量。记
指标。 带宽使用率没有超过100%，也有可能有限流，因为带宽使用率是上报周期实时值，一个上报周期检查一次。流控检查是秒级的。有可能存在上报周期间隔期间，流量有秒级冲高，然后回落，待上报带宽使用率指标时已恢复正常。 流控次数 >=0 告警阈值：>0 连续触发次数：1 告警级别：紧急
The scan_keys_count parameter is invalid. Its must Greater than or equal to 10, and Less than or equal to 1000. 参数scan_keys_count取值不合法，取值范围在10~1000
DCS的Redis实例中执行一遍。 保持以上状态运行一段时间后（等待较多的旧数据过期删除），把系统的缓存数据库正式切到华为云DCS。如涉及业务系统迁移云服务，需要在缓存数据库切换前完成业务系统的部署。 不推荐使用这种方式。原因如下： 网络无法保证稳定快速，如果源Redis实例不在
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