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Redis是當(dāng)下最流行的KEY-value型NoSQL內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù),在存儲(chǔ)和讀取方面都有著極快的速度。但是,在實(shí)際的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中,存在著大量的key-value數(shù)據(jù),而查詢(xún)的效率卻無(wú)法把握到極致,此時(shí)就需要采取一定的技術(shù)手段,以提升Redis命中率。

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我們可以通過(guò)運(yùn)行Redis日志分析工具或查看使用情況統(tǒng)計(jì)報(bào)表來(lái)監(jiān)控服務(wù)器端Redis的寫(xiě)入、讀取、校驗(yàn)等統(tǒng)計(jì)信息,從而確定熱點(diǎn)數(shù)據(jù)或熱點(diǎn)key,更有效地提升查詢(xún)效率。
在提升Redis命中率的過(guò)程中,我們可以采用一些技術(shù)手段,例如將數(shù)據(jù)在緩存層和應(yīng)用層布置,分散流量的集中請(qǐng)求、采用Hash算法將key散列,甚至是將緩存分shard,這些技術(shù)手段都可以更有效地優(yōu)化查詢(xún)、提升Redis的命中率。例如,在分散流量的集中請(qǐng)求的應(yīng)用中,我們可以對(duì)key的字段通過(guò)Hash算法來(lái)計(jì)算鍵值,實(shí)現(xiàn)在多臺(tái)Redis Server中分片訪問(wèn)數(shù)據(jù), 以便提高Redis的命中率,如下:
“`javascript
// mapreduce函數(shù)
const mapReduce = (keys) => {
// 建立Key-Value鍵值對(duì)
const kvs = keys.map( key => {
const hashvalue = Hash(key)
return {
key, hashvalue
}
})
// 集合鍵值對(duì)
const map = kvs.reduce( (map, kv) => {
const {key,hashvalue} = kv
if(map.has(hashvalue)) {
// 將key放進(jìn)對(duì)應(yīng)hashvalue對(duì)應(yīng)的Set中
map.get(hashvalue).add(key)
} else {
// 將hashvalue相應(yīng)的Set實(shí)例放入map中
map.set(hashvalue, new Set([key]))
}
return map
}, new Map())
// 返回hashvalue對(duì)應(yīng)的Set合集
return map
}
此外,還可以采用預(yù)熱的技術(shù),來(lái)不斷刷新緩存中的熱點(diǎn)數(shù)據(jù),使其能夠及時(shí)保持在更新的狀態(tài),更大程度地提升Redis命中率。
通過(guò)以上幾種方式,可以精準(zhǔn)提升Redis命中率,從而實(shí)現(xiàn)高效的查詢(xún)效率。但是,這些方式都需要一定的技術(shù)支持,沒(méi)有充足的技術(shù)能力,就難以達(dá)到良好的效果。因此,在提升Redis命中率的過(guò)程中,我們需要具有良好的技術(shù)素養(yǎng),以實(shí)現(xiàn)最優(yōu)效果。
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本文題目:精準(zhǔn)提升Redis命中率的統(tǒng)計(jì)策略(統(tǒng)計(jì)redis命中率)
文章鏈接:http://m.fisionsoft.com.cn/article/cdsjdps.html


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