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监控：Sentinel不间断地检查主从节点是否都在正常工作。 通知：如果Redis中某节点故障，Sentinel可以通过API通知系统管理员或其他计算机程序。 自动故障切换：如果主节点异常，Sentinel启动故障切换，将一个从节点升主，其他从节点从新的主节点进行复制，并通知使用该Redis的应用程序使用新地址进行连接。
使用DCS实现热点资源顺序访问 方案概述 应用场景 在传统单机部署的情况下，可以使用Java并发处理相关的API（如ReentrantLock或synchronized）进行互斥控制。这种Java提供的原生锁机制可以保证在同一个Java虚拟机进程内的多个线程同步执行，避免出现无序现象。
容易造成集群分片不均的情况。 造成热Key所在的分片有大量业务访问而同时其他的分片压力较低。这样不仅会容易产生单分片性能瓶颈，还会浪费其他分片的计算资源。 使得CPU冲高。 对热Key的大量操作可能会使得CPU冲高，如果表现在集群单分片中就可以明显地看到热Key所在的分片CPU使用率较
开启AOF持久化后，由于Redis-Server进程需要在AOF文件中记录对应的操作信息，用来进行数据持久化。开启持久化可能存在的影响： 当出现底层计算节点磁盘硬件故障或者IO故障时，可能会造成时延冲高或者主备倒换等情况发生。 Redis-Server进程会定期进行AOF重写操作，重写期间
zero in redis cluster mode”的错误。 使用EVAL和EVALSHA命令时，DCS Redis集群实例使用第一个key来计算slot，用户代码需要保证操作的key是在同一个slot，具体请参考Redis命令。 使用EVAL命令时： 建议使用前先了解Redis的lua脚本特性，具体可参考Lua脚本。
luster Nodes），并将其拓扑关系维护在客户端的内存数据结构中。 对于数据访问，客户端会根据Key值按照CRC16算法进行Hash计算Slot信息，根据内存中保存的节点拓扑关系和Slot的对应信息进行请求自动路由。 在扩容/缩容过程中，当实例分片数发生变化时，存在节点拓扑
使用DCS改造传统应用系统数据库 方案概述 应用场景 随着互联网等数据库应用行业的逐渐发展，业务需求急速增加，数据量和并发访问量呈指数级增长，仅依附于传统关系型数据库难以支撑上层业务。传统数据库存在结构复杂、维护成本高、访问性能差、功能有限、无法轻松适应数据模型或模式的变化等问题。
典型应用场景 Redis应用场景 很多大型电商网站、视频直播和游戏应用等，存在大规模数据访问，对数据查询效率要求高，且数据结构简单，不涉及太多关联查询。这种场景使用Redis，在速度上对传统磁盘数据库有很大优势，能够有效减少数据库磁盘IO，提高数据查询效率，减轻管理维护工作量，降
安全白皮书 分布式缓存服务（Distributed Cache Service，简称DCS）是华为云提供的一款安全、可信的内存数据库服务。 DCS秉承华为云对租户的安全承诺，尊重租户数据主权，坚持中立、客观的立场，恪守业务边界，不碰租户数据，不会利用租户数据谋取商业价值。DCS允
通常来说，“网络瞬时输入流量”和“网络瞬时输出流量”快速上升，并持续大于实例最大带宽的80%时，需引起注意，可能流量不足。 需关注的监控指标为带宽使用率如下图。带宽使用率的计算公式：带宽使用率=（网络瞬时输入流量+网络瞬时输出流量）/（2*最大带宽限制） * 100%。 图1 带宽使用率示例 其中，带宽使用率超过
accept请求（接纳并建立网络链接）、读取数据（从网络链接如socket读写数据）和解析协议（解析并处理Redis命令等），依托于服务器计算能力的提升，整体性能N倍提升。 表1 企业版和基础版的能力对比 对比项 DCS基础版 DCS企业版 兼容开源Redis版本 兼容开源Redis
LEN，ZCARD，SCARD 查询Key占用内存大小的命令：DEBUG OBJECT，MEMORY USAGE 注意： 该方法会大量消耗计算资源，请知晓并评估其风险，不要在业务压力较大的实例使用该方法，否则可能会对正常业务造成影响。 通过redis-rdb-tools工具找出大Key
该指标用于统计瞬时的输出数据流量。 如果是实例级别的网络瞬时输出流量，所有节点输出数据流量汇总后展示。 如果是节点级别，统计的是本节点的输出数据流量。 带宽使用率 该指标计算当前流量带宽与最大带宽限制的百分比。 带宽使用率=（网络瞬时输入流量+网络瞬时输出流量）/（2*最大带宽限制）* 100% 处理的命令数
将member元素从source集合移动到destination集合 SortedSet（有序集合） ZUNIONSTORE 计算给定的一个或多个有序集的并集 ZINTERSTORE 计算给定的一个或多个有序集的交集 HyperLogLog PFCOUNT 返回储存在给定键（或多个键）的HyperLogLog的近似基数
池化配置，具体请参见JedisPoolConfig。 DCS实例配置建议 连接池配置 以下计算方式只适用于一般业务场景，建议根据业务情况做适当调整适配。 连接池的大小没有绝对的标准，建议根据业务流量进行合理配置，一般连接池大小的参数计算公式如下： 最小连接数 =（单机访问Redis QPS）/（1000ms
如果业务增长会带来Redis请求增长，请选择集群实例（Proxy集群和Cluster集群）。 单机和主备扩容只能实现内存、带宽的扩容，无法实现计算性能扩容。 生产实例需要选择主备或者集群实例，不能选用单机实例。 - 主备实例，不建议使用过大的规格。 Redis在执行RewriteAO
详细介绍请参见通过成本标签维度查看成本分配。 使用成本单元进行成本分配 企业可以使用成本中心的“成本单元”来拆分公共成本。公共成本是指多个部门共享的计算、网络、存储或资源包产生的云成本，或无法直接通过企业项目、成本标签分配的云成本。这些成本不能直接归属于单一所有者，因此不能直接归属到某一类
跨服排行榜 游戏合服后，可以将多个游戏服务器的排行榜进行合并，以展示全服的排名情况。可以使用Redis的有序集合机制，来存储排行榜数据，并进行排名计算和查询。 在以上三种应用场景中，“跨服资源共享”的实现方式可以参考使用DCS实现热点资源顺序访问，“跨服排行榜”的实现方式可以参考使用DCS实现排行榜功能。
0实例目前仅支持“单机”、“主备”和“Cluster集群”类型。 Redis实例有“x86计算”和“Arm计算”两种CPU架构。推荐使用“x86计算”类型，部分Region已停售“Arm计算”类型。 不同区域支持的规格可能存在差异，请以控制台可选择的实际规格为准。 单机实例 表1
建议采用MASTER，原理同读取模式（readMode）。 连接池配置 以下计算方式只适用于一般业务场景，建议根据业务情况做适当调整适配。 连接池的大小没有绝对的标准，建议根据业务流量进行合理配置，一般连接池大小的参数计算公式如下： 最小连接数 =（单机访问Redis QPS）/（1000ms
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