https://cloud.tencent.com/developer/article/1986835 这是专栏《Redis 运维实战》的最后一篇，感谢您的阅读。也感谢 9 篇文章的审稿人：无为，提出了多个修改建议，让文章内容更全面。 由于能力有限，系列文章难免会存在错误或者遗漏，如果您有任何建议，
https://cloud.tencent.com/developer/article/1986832 Redis 在很多互联网公司都充当着非常核心的角色，因此，监控 Redis 以保证其稳定显得格外重要。这节内容就来聊聊 Redis 的一些常见监控项。 1 连接检测 连接失败检测：当监控组件无法连
https://cloud.tencent.com/developer/article/1986830 上一节，我们聊到了 Redis 的 Bigkey，这节内容我们聊聊同样需要引起重视的 Hotkey。 1 背景 Hotkey 指某个时间段访问频率比较高的键值，对应的业务比如热点话题或者热点商品。
https://cloud.tencent.com/developer/article/1986828 1 什么是 Bigkey 下面这两种情况，在很多互联网公司都被认为是 Bigkey： 字符串类型：一般认为超过 10 KB 就是 Bigkey 非字符串类型：哈希、列表、集合、有序集合，体现在元素
https://cloud.tencent.com/developer/article/1986826 前面一节，我们聊了 AOF，AOF 有个不足点就是：进行数据恢复时，需要逐一把日志都执行一遍，非常耗时间。 Redis 还有另外一种持久化方法：内存快照。指内存中的数据在某一时刻的状态记录，这个快
Redis 运维实战 第04期：AOF 持久化 https://cloud.tencent.com/developer/article/1986824 Redis 有两种持久化方式：AOF 和 RDB。本节就先来聊聊 AOF。 AOF（Append Only File） 日志是写后日志，Redis
https://cloud.tencent.com/developer/article/1986819 Redis 最为突出的特性就是：执行命令的速度非常快（原因是所有数据都存放在内存中）。但是单机 Redis 总会遇到瓶颈的，比如：并发、流量、内存等。在 Redis 3.0 之前，官方并没有提供集
https://cloud.tencent.com/developer/article/1986816 作者简介 马听，多年 DBA 实战经验，对 MySQL、 Redis、ClickHouse 等数据库有一定了解，专栏《一线数据库工程师带你深入理解 MySQL》作者。 从这篇文章开始，将出几期 R
数据结构 数据结构是Redis的实体,承载着内部数据的存储,理解数据结构有利于我们对Redis存储进行优化,所以需要重点去理解. object encoding key查看键值类型的编码. 数据结构内部编码说明stringraw小于39个字节字符串int8个字节长整型,只有当key为整型才会被存储e
https://www.jb51.net/article/244872.htm + 目录 在Java虚拟机规范的描述中,除了程序计数器外,虚拟机内存的其他几个运行时区域都有发生OutOfMemoryError (下文称OOM)异常的可能。本篇主要结合着【深入理解Java虚拟机】一书当中整理了本篇博客
Linux是一个多任务的操作系统，可以支持远大于CPU数量的任务同时运行，但是我们都知道这其实是一个错觉，真正是系统在很短的时间内将CPU轮流分配给各个进程，给用户造成多任务同时运行的错觉。所以这就是有一个问题，在每次运行进程之前CPU都需要知道进程从哪里加载、从哪里运行，也就是说需要系统提前帮它设
原创：微信公众号 码农参上，欢迎分享，转载请保留出处。 哈喽大家好啊，我是没事就愿意瞎捣鼓的Hydra。 不知道有没有小伙伴像我一样，平常开发中用的是windows操作系统，有时候想装点什么软件，一看只支持linux系统，无奈要么启动虚拟机、要么装在云服务器上。 这不前几天又是这样，刚想用一下Red
Java性能调优六大工具之Linux命令行工具 为了能准确获得程序的性能信息，需要使用各种辅助工具。本章将着重介绍用于系统性能分析的各种工具。熟练掌握这些工具，对性能瓶颈定位和系统故障排查都很有帮助。 1，Linux命令行工具2， Windows工具3，JDK命令行工具4，JConsole工具5，
前言 天下武功，唯快不破。在侦探的世界中，破案效率永远是衡量一名侦探能力的不二法门。作为推理界冉冉升起的新星，大侦探福尔摩斯·K凭借着冷静的头脑、严谨的思维，为我们展现了一场场华丽而热血的推理盛宴。 接下来，我们不仅仅是看客，还将追随福尔摩斯·K的脚步，体验一场身临其境的冒险。一起寻访产生数据库性能
以前使用Neo4j图数据库，考虑到生产环境需要最终选择了NebulaGraph图数据库。对于数据要求比较高的领域，比如医疗、财务等，暂时还是离不开知识图谱的。后面主要围绕LLM+KG做一些行业解决方案和产品，涉及的技术主要是对话、推荐、检索这3个大的方向，可用于客服系统和聊天机器人等。 1.安装Ne
图数据库是专门存储庞大的图形网络并从中检索信息的数据库。它可以将图中的数据高效存储为点（Vertex）和边（Edge），还可以将属性（Property）附加到点和边上。本文以示例数据集basketballplayer为例，通过nGQL操作和Python脚本两种方式构建图谱。数据[10]和代码[9]详
饼图，或称饼状图，是一个划分为几个扇形的圆形统计图表。在饼图中，每个扇形的弧长（以及圆心角和面积）大小，表示该种类占总体的比例，且这些扇形合在一起刚好是一个完全的圆形。 饼图最显著的功能在于表现“占比”。习惯上，人们通过比较饼图扇形的大小来获得对数据的认知。 使用饼图时，须确认各个扇形的数据加起来等
strimzi是个CNCF项目，功能是用于在kubernetes环境下部署和配置kafka，并提供了丰富的扩展功能，《strimzi实战》是欣宸新的系列原创，旨在与大家一起通过实战学习和掌握strimzi，并且深入源码
快速部署strimzi，然后体验基本功能：发送和接收消息
《MongoDB实战》笔记 第一章 为现代Web而生的数据库 特性 mongodb适合做水平扩展的数据库。 mongodb把文档组织成集合，无schema。 索引 mongodb的二级索引是B树实现。 每个集合最多可以创建64个索引， 副本集 mongodb通过副本集（replication set
