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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"]
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"]
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"]
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"]
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"]
连接超时时间，单位：毫秒 idleConnectionTimeout 10000 空闲连接的最大回收时间，单位：毫秒 pingConnectionInterval 30000 检测连接可用心跳，单位：毫秒，建议值：3000ms timeout 3000 请求等待响应的超时时间，单位：毫秒
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"]
Memtier_benchmark是Redis Labs推出的一款命令行工具，它能够产生多种流量模式，对Redis实例进行基准测试。该工具提供了丰富的自定义选项和报表功能，通过命令行界面就能够轻松地使用。了解memtier_benchmark更多详情，请访问https://github.com
使用DCS实现游戏开合服的数据同步 方案概述 应用场景 游戏业务开合服，指一些大型网络游戏为了吸引新玩家，在运营一段时间后，会开启新服务区，当新服务区开放后，老服务区用户存在流向新服务区的趋势，用户数逐渐减少，为了改善老服务区用户的游戏体验，延长游戏生命周期，游戏开发商通常会进行
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"]
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"]
提升安全性。若选用密码模式，您需要在创建实例时自定义密码。 Memcached实例支持密码模式和免密模式，用户可以根据自身应用特点选用支持文本和二进制协议的任何Memcached客户端。若选用密码模式，您需要在创建实例时自定义密码。 如需修改Redis访问方式、修改或重置密码，请参考密码管理。
进行评估： 使用约束： swapdb不支持多DB。 info keyspace不支持多DB展示。 需要查询每个DB的key总数，可以使用自定义dbstats命令。命令执行数据节点上会有CPU冲高。 LUA脚本中不支持多DB。 RANDOMKEY命令不支持。 不支持在lua脚本中使用publish。
通过性能监控功能，确认CPU使用率高的具体时间段。 通过下述方法，找出高消耗的命令。 慢查询功能会记录执行超过指定时间阈值的命令，通过分析慢查询的语句和执行时长可帮助您找出高消耗命令，具体操参见慢查询。 通过实例诊断功能，选择CPU冲高的时间点进行诊断后，可以看到报告中的对应时间段命令的执行情况以及CPU耗时百分比，具体操作参见实例诊断。
通过性能监控功能，确认CPU使用率高的具体时间段。 通过下述方法，找出高消耗的命令。 慢查询功能会记录执行超过指定时间阈值的命令，通过分析慢查询的语句和执行时长可帮助您找出高消耗命令，具体操参见慢查询。 通过实例诊断功能，选择CPU冲高的时间点进行诊断后，可以看到报告中的对应时间段命令的执行情况以及CPU耗时百分比，具体操作参见实例诊断。
redis.host=<host> #redis 端口号 spring.redis.port=<port> #redis 数据库下标 spring.redis.database=0 #redis 密码 spring.redis.password=<password> #redis 读写超时
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"]
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"]
使用EVAL命令时： 建议使用前先了解Redis的lua脚本特性，具体可参考Lua脚本。 lua脚本的执行超时时间为5秒钟，建议不要在lua脚本中使用比较耗时的代码，比如长时间的sleep、大的循环等语句。 调用lua脚本时，建议不要使用随机函数去指定key，否则在主备节点上执行结果不一致，从而导致主备节点数据不一致。
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