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数据库前端缓存。 在动态系统中存在对大量数据读多写少的场景，如社交、博客网站大量查询用户信息、好友信息、文章信息等。为了减少磁盘数据库负载，提升性能，这些经常需要从数据库读取的数据，可以缓存在Memcached中。 适宜缓存的数据主要有： 经常被读取，实时性要求不高，且可以自动过期的数据。
行备份实例缓存数据。 备份过程对实例的影响 备份操作是在备节点执行，备份期间不影响实例正常对外提供服务。 在主备节点全量数据同步或者实例高负载的场景下，数据同步需要一定的时间，在数据同步没有完成的情况下开始备份，备份数据与主节点最新数据相比，有一定延迟。 在实例备节点进行备份期间
您可以查看监控指标“流控次数”，统计周期内被流控的次数，确认带宽是否已经达到上限。 然后，检查实例是否有大Key和热Key，如果存在大Key或者单个Key负载过大，容易造成对于单个Key的操作占用带宽资源过高。大Key和热Key操作，请参考分析实例大Key和热Key。 Redis 4.0及之后版
式的变化等问题。 解决方案 将Redis作为应用与数据库之间的缓存层可以解决上述问题，通过Redis缓存数据，提高数据读取速度，减轻数据库负载，提高应用性能，保证数据的可靠性。 因此，对于传统的关系型数据库例如MySQL，可以将其数据迁移到Redis中。Redis中的数据是以键值
您可以查看监控指标“流控次数”，统计周期内被流控的次数，确认带宽是否已经达到上限。 然后，检查实例是否有大Key和热Key，如果存在大Key或者单个Key负载过大，容易造成对于单个Key的操作占用带宽资源过高。大Key和热Key操作，请参考分析实例大Key和热Key。 Redis 4.0及之后版
大Key和热Key的常见问题 问题1：Redis Cluster集群实例级别容量和性能未达到瓶颈，但某个分片容量或性能已过载？ 问题2：单个Key负载过大（热Key），有什么影响？ 问题3：为了减少大Key和热Key过大，有什么使用建议？ 问题4：为什么Redis 3.0实例没有热Key功能？
Proxy和Cluster集群实例 扩容/缩容 水平扩容（分片数增加）： 连接不中断，但会占用CPU，导致性能有20%以内的下降。 分片数增加时，会新增数据节点，数据自动负载均衡到新的数据节点，访问时延会增大。 水平缩容（分片数减少）： 分片数减少时，会删除节点。Cluster集群实例缩容前，请确保应用中没有直
即所有的备节点都直接和主节点保持同步，这样能保证备节点之间相互独立，且复制延迟较小。缺点是在备节点数量较多的情况下，主节点的CPU和网络负载会较高。 使用客户端缓存/本地缓存。 该方案需要提前了解业务的热点Key有哪些，设计客户端/本地和远端Redis的两级缓存架构，热点数据优
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