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Redis监控数据异常处理方法 - 分布式缓存服务 DCS
Redis监控数据异常处理方法 当对Redis监控数据存在疑问或异议时，可以使用Redis-cli访问Redis实例，执行info all命令，查看进程记录的指标。info all输出详解可参考：https://redis.io/docs/latest/commands/info/。
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为了减少大Key和热Key过大，有什么使用建议？ - 分布式缓存服务 DCS
Redis事务功能较弱，不建议过多使用。 短连接性能差，推荐使用带有连接池的客户端。 如果只是用于数据缓存，容忍数据丢失，建议关闭持久化。 大Key/热Key的优化方法，请参考下表。 类别 方法 大Key 进行大Key拆分。 分为以下几种场景： 该对象为String类型的大Key：可以尝试将对象分拆成几个Key-Value，
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设置备节点优先级 - 分布式缓存服务 DCS
设置备节点优先级 功能介绍 设置副本优先级，主节点故障时，权重越小的备节点切换为主节点的优先级越高。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/instances/{instance_id}/groups/{group_id}/repl
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Redis实例CPU使用率高问题排查和解决 - 分布式缓存服务 DCS
处理措施。 评估并禁用高风险命令和高消耗命令，例如FLUSHALL、KEYS、HGETALL等。 优化业务，例如避免频繁执行数据排序操作。 可选：根据业务情况，选择下述方法对实例进行调整： 调整实例为读写分离实例，对高消耗命令或应用进行分流。 扩容实例增强实例处理能力。 是否存在Redis的持久化重写操作
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成长地图 - 分布式缓存服务 DCS
华为云产品架构师解读新一代缓存Redis技术的原理和应用 GO语言深入之道 介绍几个Go语言及相关开源框架的插件机制 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络的理解分享给大家 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的智能问答机器人，有问题欢迎随时求助哦！ 社区求助 华为云社区是华为云用户的聚集地。这里有来自PaaS中间件的技术牛人，为您解决技术难题。
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发现和处理Redis大Key热Key - 分布式缓存服务 DCS
分析Redis实例中所有Key的内存占用情况。 使用此方法需要在DCS实例备份与恢复页签中导出实例的rdb文件。 注意： 该方法时效性相较于在线分析来说较差，优势在于完全不影响现有业务。 如何优化大Key和热Key 类别 方法 大Key 进行大Key拆分。 分为以下几种场景： 该
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使用DCS实现热点资源顺序访问 - 分布式缓存服务 DCS
但在互联网场景，如商品秒杀中，随着整个系统的并发飙升，需要多台机器并发运行。例如当两个用户同时发起的请求分别落在两个不同的机器上时，虽然这两个请求可以同时执行，但是因为两个机器运行在两个不同的Java虚拟机中，因此每个机器加的锁不是同一个锁，而不同的锁只对属于自己Java虚拟机中的
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Redis-cli客户端连接Redis - 分布式缓存服务 DCS
edis实例的方法，更多客户端的使用方法请参考Redis客户端。 以下操作以通过弹性云服务器上的客户端连接Redis实例为例进行说明。 如果是公网访问Redis 3.0实例，请参考Redis-cli客户端公网连接Redis 3.0。 Redis 3.0和6.0企业版不支持定义端口，端口固定为6379，Redis
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版本发布记录 - 分布式缓存服务 DCS
2021年12月 修复安全漏洞CVE-2020-14147。 2021年10月 过期key内核老化速度优化。 2021年9月 内核过期速度优化。 2021年8月 支持写带宽控制。 2021年4月 优化重构monitor代码，去除数据面冗余文件。 2020年8月 删除Lua中的随机值函数。 2020年4月
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Redis连接失败问题排查和解决 - 分布式缓存服务 DCS
end of stream错误，导致业务异常。 解决方法： 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。
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Redis连接失败问题排查和解决 - 分布式缓存服务 DCS
end of stream错误，导致业务异常。 解决方法： 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。
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什么是分布式缓存服务 - 分布式缓存服务 DCS
高性能版对从IO到后端事件处理的全流程，进行了多线程并行优化；通过公平自旋锁实现多线程高效访问缓存数据；通过优化Key逐出算法，提升逐出效率1倍以上；通过支持SubKey过期提高了大Key读写性能。 表2 DCS Redis 6.0企业版 实例类型 Redis 6.0企业版分为高
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Redis实例CPU使用率达到100%的原因 - 分布式缓存服务 DCS
处理措施。 评估并禁用高风险命令和高消耗命令，例如FLUSHALL、KEYS、HGETALL等。 优化业务，例如避免频繁执行数据排序操作。 可选：根据业务情况，选择下述方法对实例进行调整： 调整实例为读写分离实例，对高消耗命令或应用进行分流。 扩容实例增强实例处理能力。 是否存在Redis的持久化重写操作
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使用在线迁移自建Redis - 分布式缓存服务 DCS
击“配置”，配置在线迁移的源Redis、目标Redis等信息。 选择迁移方法。 支持“全量迁移”和“全量迁移＋增量迁移”两种，“全量迁移”和“全量迁移＋增量迁移”的功能及限制如表1所示。 表1 在线迁移方法说明 迁移类型 描述 全量迁移 该模式为Redis的一次性迁移，适用于可中
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hashtag的原理、规则及用法示例 - 分布式缓存服务 DCS
个key，不再是原子性操作，会存在某些给定 key 被更新而另外一些给定key没有改变的情况，其原因是需要设置的多个key可能分配到不同的机器上。因此集群引入了hashtag来对多key同时操作，在设置了hashtag的情况下，集群会根据hashtag决定key分配到的slot，
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Redisson客户端连接Redis（Java） - 分布式缓存服务 DCS
ver方法，连接主备实例需要使用Redisson的MasterSlaveServersConfig配置对象中的useMasterSlaveServers方法，Cluster集群实例需要使用ClusterServersConfig对象中的useClusterServers方法。 前提条件
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Jedis客户端连接Redis（Java） - 分布式缓存服务 DCS
Jedis客户端连接Redis（Java） 本章节介绍使用Jedis客户端连接Redis实例的方法。更多的客户端的使用方法请参考Redis客户端。 在springboot类型的项目中，spring-data-redis中已提供了对jedis、lettuce的集成适配。另外，在springboot1
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实例诊断ID说明 - 分布式缓存服务 DCS
采用读写分离或集群 3 advice 扩容 4 advice 业务低峰期手动执行memory purge 5 advice 排查Redis使用方法或降低缓存粒度，减少内存逐出 6 advice 分散设置key过期时间 7 advice 避免使用O(N)时间复杂度命令 父主题： 附录
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迁移流程介绍 - 分布式缓存服务 DCS
发掘迁移过程中遇到的问题，并作出有效的改进。 评估迁移耗时。 优化迁移步骤，验证部分工作并行的可行性，提高迁移效率。 备份 在迁移前，需要先行备份，包括但不限于缓存数据、Redis配置文件，用于应急。 迁移 在完成一到两轮的迁移演练，并根据演练过程中发现的问题进行优化后，正式开始数据迁移。 迁移过程应该细
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DCS Redis 5.0支持的新特性说明 - 分布式缓存服务 DCS
c版本更新，更快更智能，延时更低。 HyperLogLog算法优化 HyperLogLog是一种基数计数方法，使用少量的内存空间完成海量数据的计数统计，在Redis 5.0中，HyperLogLog算法得到改进，优化了计数统计时的内存使用效率。 举个例子：B树计数效率非常高，但是
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