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Redis容量不得小于阿里云数据库Redis的内存容量。 注意放开源端和目标端安全组配置。 阿里侧部分Redis比较特殊，例如Tair混合存储型，无法实现在线全量加增量迁移，需要使用全量扫描方式来迁出，请参考开源Redis全量扫描迁移到GeminiDB Redis。 准备工作 通过公网IP迁移
GeminiDB Cassandra实例在对象存储服务上的备份文件，对用户不可见。 变更GeminiDB Cassandra实例的CPU和内存规格 在线变更时，单个节点变更时会出现一次秒级闪断，因此，整个实例会出现数次秒级闪断，要求客户端有自动重连机制。建议在业务低峰期间变更。 正在进行变
服务可以将状态信息或日志消息发布到特定频道，监控服务或日志收集服务可以订阅这些频道，从而实现实时监控和数据收集。 游戏实时消息传递 在多人在线游戏中，玩家之间的互动需要快速同步。Pub/Sub可以用于玩家之间的消息传递、游戏事件的通知等，确保所有玩家在同一时间收到游戏状态更新。 数据流处理
Redis备份查看 GeminiDB Redis实例在对象存储服务上的备份文件，对用户不可见。 变更GeminiDB Redis实例的CPU和内存规格 在线变更时，单个节点变更时会出现一次秒级闪断，因此，整个实例会出现数次秒级闪断，要求客户端有自动重连机制。建议在业务低峰期间变更。 正在进行变
用于长期、稳定的业务需求。以下是一些适用于包年/包月计费模式的业务场景： 稳定业务需求：对于长期运行且资源需求相对稳定的业务，如企业官网、在线商城、博客等，包年/包月计费模式能提供较高的成本效益。 长期项目：对于周期较长的项目，如科研项目、大型活动策划等，包年/包月计费模式可以确保在整个项目周期内资源的稳定使用。
用于长期、稳定的业务需求。以下是一些适用于包年/包月计费模式的业务场景： 稳定业务需求：对于长期运行且资源需求相对稳定的业务，如企业官网、在线商城、博客等，包年/包月计费模式能提供较高的成本效益。 长期项目：对于周期较长的项目，如科研项目、大型活动策划等，包年/包月计费模式可以确保在整个项目周期内资源的稳定使用。
"stresstable", //表名 "partition_key": "85897376" //产生热点分区键的值 } 总结 在线业务在使用Cassandra时，必须执行相关的开发规则和使用规范，在开发设计阶段就降低使用风险，合理的设计会降低大部分风险发生的概率。 任
Server，简称ECS）：规格选择h3.4xlarge.2，16U32GB，操作系统镜像使用CentOS 7.5 64位版本。 压测数据模型：单行1KB大小。 压测平均CPU负载：50%。 被测试实例的规格：覆盖以下规格类型，详见表1 实例规格。 表1 实例规格 编号 规格 cluster1
用于长期、稳定的业务需求。以下是一些适用于包年/包月计费模式的业务场景： 稳定业务需求：对于长期运行且资源需求相对稳定的业务，如企业官网、在线商城、博客等，包年/包月计费模式能提供较高的成本效益。 长期项目：对于周期较长的项目，如科研项目、大型活动策划等，包年/包月计费模式可以确保在整个项目周期内资源的稳定使用。
具有读写权限的子账号在执行flushall时，会清空实例所有的数据。 请禁用flushall操作，确认DB后可执行flushdb操作（慎用）。 8 定期进行大key在线诊断 大Key访问是Redis使用中的常见问题。建议在控制台定期查看实例的大Key诊断报告。具体操作请参考大Key诊断。 9 割接结束后执行dbsize
用于长期、稳定的业务需求。以下是一些适用于包年/包月计费模式的业务场景： 稳定业务需求：对于长期运行且资源需求相对稳定的业务，如企业官网、在线商城、博客等，包年/包月计费模式能提供较高的成本效益。 长期项目：对于周期较长的项目，如科研项目、大型活动策划等，包年/包月计费模式可以确保在整个项目周期内资源的稳定使用。
Cloud Server，简称ECS）：规格选择h3.4xlarge.2，16U32GB，操作系统镜像使用CentOS 7.5 64位版本。 压测数据模型：单行20Bytes大小。 被测试实例的规格：覆盖以下规格类型，详见表1 实例规格。 表1 实例规格 编号 规格 cluster1 16U64GB
持的全部规格类型，详见表1。 表1 副本集规格 副本集编号 数据库版本 实例规格 被测副本集1 4.0 4U16GB 被测副本集2 4.0 8U32GB 被测副本集3 4.0 16U64GB 被测副本集4 4.0 32U128GB 测试工具 本次测试采用开源社区的YCSB 0.12
因此压缩比偏低。根据经验，实际生产数据压缩比一般在30%-50%左右，仍可以达到很好的压缩效果。 压测命令 在三台ECS上对GeminiDB Redis实例执行多个压测任务，压测任务分别为： ECS1上，对类型一进行hgetall查询操作，通过key范围控制仅访问部分高频数据： memtier_benchmark
16vCPUs | 64GB 32vCPUs | 128GB 压测工具环境 压测机器规格 表3 压测机器规格 名称 测试客户端ECS CPU 16vCPUs 内存 64GB 操作系统 Centos7.4 压测工具信息 表4 压测工具信息 测试工具 YCSB 版本 0.12.0 下载地址
量过多会导致内存压力变高，并且集合数量多会导致重启以及主备倒换性能变差，影响紧急情况下的高可用性能。 业务上线前，一定要对数据库进行性能压测，评估业务峰值场景下，对数据库的负载情况。 禁止同时执行大量并发事务，且长时间不提交。 业务正式上线前， 所有的查询类别，都应该先执行查询计划检查查询性能。
查询失败。 查询 规则 禁止执行SELECT * FROM进行查询。 查询语句必须带上时间范围限制。 业务上线前，一定要对数据库进行性能压测，评估业务峰值场景下，对数据库的负载情况。 建议 执行查询时，只选择需要返回的字段，不需要的字段不要返回。 查询时间范围越小，查询性能越好。
实例规格 编号 规格 cluster1 4U*3节点 cluster2 8U*3节点 测试工具 本次测试采用Redis Labs推出的多线程压测工具memtier_benchmark，具体使用方法请参见memtier_benchmark。下面就使用到的memtier_benchmark的部分功能进行简单介绍。
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