在现代软件开发中，性能和数据存储是至关重要的。为了在高并发环境下提供快速的数据访问和存储，我们经常会使用缓存技术。Redis（Remote Dictionary Server）作为一种高性能的键值存储数据库，被广泛应用于各种应用场景。在使用Redis的过程中，我们经常会遇到数据过期的情况。那么，当Redis中的Key到达过期时间后，它会立即被删除吗？本文将深入探讨Redis的过期策略，带你了解背后的机制。
过期数据的清理问题，一直是数据库界的一个问题，处理的方式很多，大部分都是通过存储过程，或者定期使用第三方工具来进行处理。MONGODB 处理过期数据的方面，可以使用类似REDIS expired key 的概念，创建TTL index 来通过时间的方式处理过期数据。
身处在现在这个大数据时代，我们处理的数据量需以 TB、PB, 甚至 EB 来计算，怎么处理庞大的数据集是从事数据库领域人员的共同问题。解决这个问题的核心在于，数据库中存储的数据是否都是有效的、有用的数据，因此如何提高数据中有效数据的利用率、将无效的过期数据清洗掉，便成了数据库领域的一个热点话题。在本文中我们将着重讲述如何在数据库中处理过期数据这一问题。
乐观锁与悲观锁 http://www.cnblogs.com/qjjazry/p/6581568.html
原文地址：https://dzone.com/articles/optimizing-data-queries-for-time-series-applicatio
我们知道，大部分的业务场景都是读多写少，为了利用好这个特性，提升Redis集群系统的吞吐能力，通常会采用主从架构、读写分离
先回顾一下 RP 策略（ retention policy ），它由三个部分构成：
本文讨论了一种在web开发过程中，实现数据生命周期和过期时间功能的技术方案。文章首先介绍了数据生命周期的概念，然后分别对MongoDB和Redis两种数据库在实现该功能时的特点和方式进行详细阐述。最后，通过一个具体的例子，展示了如何在实际项目中应用该技术方案。
那些有效期到了的数据，Redis并不是真的一到期立刻就把它删了，因为删除数据相比于其他客户端命令并不那么重要，这些数据会暂留在内存中，最终根据Redis的删除策略删除
在服务上线后总有些不尽人意的时候，初次使用Redis集群部署Redis主从同步出现切换故障，也是常有发生，本篇文章主要分享Redis主从同步切换有哪些坑可以尽量避免！
一台InfluxDB服务器每秒可以处理近百万条时序数据。如果所有数据都持久保存，数据量非常大，造成存储成本高昂。 常见的解决方法就是降低数据精度，即详细的、高时间精度的数据只能保留一段时间，同时对这些数据进行聚合计算得到低精度的、符合我们需求的数据，再根据实际情况存储一段时间然后删除高精度的数据，只保留低精度的数据。
删库跑路：是一个在开发和运维领域常见的幽默说法，但它指的是一种严重的故障情境：意外删除了生产数据库中的数据。
InfluxDB是一个由InfluxData开发的开源时序型数据库，专注于海量时序数据的高性能读、高性能写、高效存储与实时分析等，在DB-Engines Ranking时序型数据库排行榜上排名第一，广泛应用于DevOps监控、IoT监控、实时分析等场景。
今天做了下周期表清理的设计，从实践的效果来看还不错。现在线上环境有差不多50多个周期表要统一管理，随着这个管理的规模扩大，对于生命周期的管理也迫在眉睫。
Redis是一种内存级数据库，所有数据均存放在内存中，内存中的数据可以通过TTL指令获取其状态
influxdb的单机版是开源的，而集群版是商业版，influxdb被设计运行在SSD上，如果使用机器或者网络磁盘作为存储介质，会导致性能下降至少一个数量级。influxdb支持restful api，同时也支持https，为了保证安全性，非局域网建议使用https与Influxdb进行通信。
1. MySQL 版本为 8.0.21（随 8.0 的小版本升级，MGR 参数和行为变更频繁，需要特别注意版本号）。
我们都知道Redis 所有的数据结构都可以设置过期时间，时间一到，这些数据就会变成过期数据，这个时候就需要进行删除，这里需要注意一下，这个与淘汰策略不同，淘汰策略是指当内存被占满了之后，这时就有必要将一些数据清理淘汰掉。
或者去v$diag_info查询name=Diag Alert对应的路径去获取log.xml文件
1.删除策略 Redis 是一种内存级数据库，数据都存在内存中，但是针对于已经过期的数据，reids 不 会立刻删除只是会存储在 expires 中，当执行删除策略的时候，才会从 expires 中寻找对应的数据存储的地址，在存储空间中找到对应的数据进行删除。数据删除其实就是内存和 CPU 占用之间寻找平衡，CPU 才能去处理事情，针对过期数据，要进行删除的时候，一般有三种策略 1.1 定时删除 顾名思义，当 key 设置有过期时间，时间到了，定时器任务立即执行删除，相当于消 耗 CPU 来减少内存使用，拿时间换空间。
Redis中的数据特征： Redis是一种内存级数据库，所有数据均存放在内存中，内存中的数据可以通过TTL指令获取其状态
监控粒度、监控指标完整性、监控实时性是评价监控系统的三要素。从分层体系可以把监控系统分为三个层次：
本地缓存指的是单机实例的JVM内存数据。多个实例共享着同一个分布式缓存，组成了多级缓存架构。这种多级缓存的特点是，最外层读取速度快但是空间小，越内层速度慢但是空间大，甚至最最内层还可以使用磁盘作为最后一道保障。
在Kafka中，存在数据过期的机制，称为data expire。如何处理过期数据是根据指定的policy（策略）决定的，而处理过期数据的行为，即为log cleanup。
关于MONGODB 可以在那些应用场景中工作,可以去看看MONGODB , 唐建法,唐老师的视频. 基本上MONGODB 可以应用的场景已经非常多了.
第一时间获取文章，可以关注本人公众号 月牙寂道长 yueyajidaozhang
在本节中，您将了解Flink为编写有状态程序提供的api。请参阅有状态流处理以了解有状态流处理背后的概念。
Hbase理论知识点概要 问题01：Hbase的功能与应用场景？ 功能：Hbase是一个分布式的、基于分布式内存和HDFS的按列存储的、NoSQL数据库 应用：Hbase适合于需要实时的对大量数据进行快速、随机读写访问的场景 问题02：Hbase有什么特点？ 分布式的，可以实现高并发的数据读写 上层构建分布式内存，可以实现高性能、随机、实时的读写 底层基于HDFS，可以实现大数据 按列存储，基于列实现数据存储，灵活性更高 问题03：Hbase设计思想是什么？ 设计思想
在Redis中，用户可以通过执行SLAVEOF命令或者设置slaveof选项，让一个服务器去复制（replicate）另一个服务器，我们称呼被复制的服务器为主服务器（master），而对主服务器进行复制的服务器则被称为从服务器（slave），如图所示。
show variables like '%datadir%';会输出数据文件的存放路径 /var/lib/mysql/
公司线上一个Flink作业的State Size随时间逐渐增大，运行一段时间后出现报OutOfMemory异常。
每个redis节点启动后都会动态分配一个40位的十六进制字符串为运行ID。运行ID的主要作用是来唯一识别redis节点，比如从节点保存主节点的运行ID识别自已正在复制是哪个主节点。如果只使用ip+port的方式识别主节点，那么主节点重启变更了整体数据集（如替换RDB/AOF文件），从节点再基于偏移量复制数据将是不安全的，因此当运行ID变化后从节点将做全量复制。可以在info server命令查看当前节点的运行ID。
下面列出11种Web应用场景，在这些场景下可以充分的利用Redis的特性，大大提高效率。
从这篇文章开始，将出几期 Redis 运维实战相关的内容，大致包括：Redis 主从、Redis 集群、持久化、大 key、热 key、Redis 监控以及 Redis 规范等。
TDengine采用数据驱动的方式让缓存中的数据写入硬盘进行持久化存储。当vnode中缓存的数据达到一定规模时，为了不阻塞后续数据的写入，TDengine也会拉起落盘线程将缓存的数据写入持久化存储。TDengine在数据落盘时会打开新的数据库日志文件，在落盘成功后则会删除老的数据库日志文件，避免日志文件无限制地增长。
毫无疑问，Redis开创了一种新的数据存储思路，使用Redis，我们不用在面对功能单调的数据库时，把精力放在如何把大象放进冰箱这样的问题上，而是利用Redis灵活多变的数据结构和数据操作，为不同的大象构建不同的冰箱。希望你喜欢这个比喻。
可以为整个表或每个单独的列设置TTL子句。表级TTL也可以指定在磁盘和分区之间自动移动数据的逻辑。 表达式的计算结果必须为Date或DateTime数据类型。
今天，我们分享一个优秀的作业调度框架，并基于此框架作出适用于服务器作业的结构设计。
String，Map，List，Set，Zset Redis的工作线程始终只有一个(单线程)
说说最近的一个案例吧，线上阿里云RDS上的一个游戏日志库最近出现了一点问题，随着游戏人数的增加，在线日志库的数据量越来越大，最新的日志库都已经到50G大小了，在线变更的时间非常长。
悲观锁，每次访问资源都会加锁，执行完同步代码释放锁，synchronized 和 ReentrantLock 属于悲观锁。
1. 内存分配 ---- 2. 内存压缩 ---- # 配置字段最多 512 个 hash-max-zipmap-entries 512 # 配置 value 最大为 64 字节 hash-max-zipmap-value 64 # 配置元素个数最多 512 个 list-max-ziplist-entries 512 # 配置 value 最大为 64 字节 list-max-ziplist-value 64 # 配置元素个数最多 512 个 set-max-intset-entries 512 # 配置
MVCC，即多版本并发控制，是一种用于处理数据库中并发操作的机制。在传统的并发控制方式中，常见的做法是通过锁定资源来确保在某一时刻只有一个事务可以修改或读取数据，以防止数据不一致或冲突。然而，传统的锁定机制可能会导致性能瓶颈和并发性下降，尤其在高并发访问的情况下。
以 CPU 定时执行的方式换 Redis 内存（因为会使用轮询的方式一直耗用 CPU 资源），及时性不高，但是内存不会浪费
Redis 是一个 Key-Value 存储系统。和 Memcached 类似，它支持存储的 value 类型相对更多，包括 string(字符串)、 list(链表)、 set(集合)和 zset(有序集合)。这些数据类型都支持 push/pop、add/remove 及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，Redis 支持各种不同方式的排序。与 memcached 一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是 Redis 会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了 master-slave(主从)同步。
现在的项目中应该基本都用redis做缓存了，本文提供一个简单的线程安全缓存类，提供超时淘汰策略。方便没必要引进第三方缓存时使用。
•step1：数据写入的时候，只写入内存 •step2：将数据在内存构建有序，当数据量大的时候，将有序的数据写入磁盘，变成一个有序的数据文件 •step3：基于所有有序的小文件进行合并，合并为一个整体有序的大文件
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
