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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"]
参数解释： 副本ID。 取值范围： 不涉及。 node_id String 参数解释： 节点ID。 取值范围： 不涉及。 status String 参数解释： 副本状态。 取值范围： 不涉及。 az_code String 参数解释： 副本所在的可用区。 取值范围： 不涉及。 dimensions
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"]
建议限制Redis连接闲置等待时间，根据业务实际场景来设置具体时间。 为避免client空闲连接长时间占用资源，可在控制台界面配置闲置等待时间（timeout参数），设置超时阈值后，将在连接空闲指定的秒数后关闭客户端连接。timeout默认值为0，表示服务端不会主动断开客户端的空闲连接。设置范围为0~7200，单位：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"]
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扩容缩容与实例升级 Redis实例是否支持版本升级，如Redis 4.0升级到Redis 5.0？ 升级Redis 3.0实例到高版本实例 在维护时间窗内对实例维护是否有业务中断？ DCS实例规格变更是否需要关闭或重启实例？ DCS支持哪些实例类型变更？ DCS实例规格变更的业务影响 R
AOF文件重写涉及到以下概念。 重写时间窗：目前该时间窗为凌晨1:00 - 4:59。 磁盘阈值：即磁盘的使用率超过50%，即认为达到阈值。 数据集使用内存：实例的一个监控指标，用于统计Redis中数据集占用的内存。 AOF文件在以下三种情况下会被重写。 如果磁盘达到阈值，无论是否处于时间窗内：当AOF文件大小
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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DCS的Memcached过期数据清除策略是什么？ DCS的Memcached作为缓存产品是允许用户根据业务需求设置在其中存放数据的过期时间的。例如在执行add操作的时候可以设置expire过期时间。 DCS的Memcached默认策略为不逐出（noeviction）。支持通过修改Memcached实例配置
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Jedis连接池调优，建议参考Jedis参数配置建议进行配置连接池参数。 排查是否大key较多，建议根据优化大key排查优化。 连接断开。 解决方法： 调整应用超时时间。 优化业务，避免出现慢查询。 建议使用scan命令替代keys命令。 Jedis连接池问题，请参考使用Jedis连接池报错如何处理？。 带宽超限导致连接问题
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该参数不能单独为空，若该值为空，则结束时间也为空。系统分配一个默认开始时间02:00:00。 maintain_end String 否 维护时间窗结束时间，格式为HH:mm:ss。 维护时间窗开始和结束时间必须为指定的时间段，可参考查询维护时间窗时间段获取。 结束时间在开始时间基础上加四个小时，即
在web类应用中，常有“最新评论”之类的查询，如果使用关系型数据库，往往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。 使用Redis的List（链表），例如存储最新1000条评论，当请求的评论数在这个范围，就不需要访问磁盘数据库，直接从缓存中返回，减少数据库压力的同时，提升APP的响应速度。
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