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应用场景 视频、直播弹幕展示和社交网站评论回复等场景，要求时效性高，互动性强，类似这样的业务对平台的系统时延有着非常高的要求。如果使用关系型数据库，会涉及到按评论时间逆排序，随着评论越来越多，排序效率越来越低，且并发频繁。 解决方案 使用分布式缓存服务（DCS）的Redis缓存，可以
仅适宜离线迁移，且迁移过程对业务中断时间较长。 Rump是一款开源的Redis数据在线迁移工具，支持在同一个实例的不同数据库之间迁移数据，也支持不同实例的数据库之间迁移数据。本文档介绍如何通过Rump在线迁移其他云厂商Redis到DCS。 迁移原理 Rump使用SCAN来获取ke
在开源Redis的键空间中，有两种删除Key的方式。 使用DEL等命令直接对Key进行删除。 使用类似于EXPIRE等命令对Key设置过期时间，当达到过期时间时，Redis键空间中的Key将不可访问。对于设置了过期时间的Key，当达到过期时间时，Redis不会立即对Key进行删除，由于Redis当前主线程仍然
S或者其余NoSQL数据库，并在Redis中删除该大Key。 注意： 禁止使用DEL直接删除大Key，可能会造成Redis阻塞，甚至主备倒换。Redis 4.0及以上版本建议采用UNLINK命令删除大Key。 合理设置过期时间并对过期数据定期清理。 合理设置过期时间，避免历史数据
zset-max-ziplist-value 当有序集合中各字段长度的最大值小于参数值时，使用ziplist编码格式，节约内存。 - 1~10000 64 latency-monitor-threshold 延时监控的采样时间阈值（最小值）。 当阈值设置为0时，不做监控，也不采样；当阈值设置为大于0时，将监控并记录执行耗时大于阈值的操作。
zset-max-ziplist-value 当有序集合中各字段长度的最大值小于参数值时，使用ziplist编码格式，节约内存。 - 1~10000 64 latency-monitor-threshold 延时监控的采样时间阈值（最小值）。 当阈值设置为0时，不做监控，也不采样；当阈值设置为大于0时，将监控并记录执行耗时大于阈值的操作。
S或者其余NoSQL数据库，并在Redis中删除该大Key。 注意： 禁止使用DEL直接删除大Key，可能会造成Redis阻塞，甚至主备倒换。Redis 4.0及以上版本建议采用UNLINK命令删除大Key。 合理设置过期时间并对过期数据定期清理。 合理设置过期时间，避免历史数据
在告警规则页面，设置告警信息。 设置告警名称和告警的描述。 设置告警策略和告警级别。 如图4所示，在指标监控时，如果连续2个周期，客户执行了耗时命令，产生了慢查询，则产生告警，如果未及时处理，则每一天发送一次告警通知，直至指标恢复到0，表示不存在慢日志。 图4 设置告警内容 设置“发送通
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"]
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
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"]
给后端数据库产生较大的并发冲击。 低成本，适用于开发测试 单机实例各种规格的成本相对主备减少40%以上。适用于开发、测试环境搭建。 总体说来，单机实例支持读写高并发，但不做持久化，实例重启时不保存原有数据。单机实例主要服务于数据不需要由缓存实例做持久化的业务场景，如数据库前端缓存
给后端数据库产生较大的并发冲击。 低成本，适用于开发测试 单机实例各种规格的成本相对主备减少40%以上。适用于开发、测试环境搭建。 总体说来，单机实例支持读写高并发，但不做持久化，实例重启时不保存原有数据。单机实例主要服务于数据不需要由缓存实例做持久化的业务场景，如数据库前端缓存
RDB文件，确保业务数据均已同步到RDB文件中。 测试数据可以在导入后删除。 如果有某个数据库没有被业务系统使用，可以将测试数据写入该数据库，待导入DCS后，使用flushdb命令清空该数据库。 单机实例如果不做持久化配置，则RDB文件需要临时生成，导出耗时较主备实例相比稍多一些。
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"]
订单处理：后端服务器会将订单信息保存到数据库中，并进行异步处理，例如发送消息通知用户订单状态。 缓存更新：后端服务器会更新缓存中的商品库存信息，以便处理下一次秒杀请求。 秒杀过程中多次访问数据库，下单通常是利用行级锁进行访问限制，抢到锁才能查询数据库和下单。但是秒杀时的大量订单请求，会导致数据库访问阻塞。 解决方案
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"]
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