Key命名设计：可读性、可管理性、简介性规范建议使用冒号即:进行分割拼接，因为很多Redis客户端是根据冒号分类的。比如有几个Key：apps:app:1、apps:app:2和apps:app:3。
说明：本次实践基于Redis版本3.2.11。
关于SortedSet
首先，我们都知道Redis的SortedSet是可以根据score进行排序的，以手机应用商店的热门榜单排序为例，根据下载量倒序
需求背景业务表tb_image部分数据如下所示，其中id唯一，image_no不唯一。image_no表示每个文件的编号，每个文件在业务系统中会生成若干个文件，每个文件的唯一ID就是字段id：业务表t
本文重点讲述Redis的哪些metrics需要重要监控（篇幅有限，不能涵盖所有），以及我们如何获取这些metrics数据。从而确保对我们应用至关重要的Redis是否健康运行，以及当出现问题时能及时通知
后台经常会有小伙伴咨询RedLock相关问题，笔者在此再来一篇文章剖析一下RedLock，希望此文能解决你对它所有的疑惑和误解。 为什么需要RedLock这一点很好理解，因为普通的分布式锁算法在加锁时
业务场景剖析公司业务系统（比如：电商系统）中有大量涉及定时任务的业务场景，例如：实现买卖双方在线沟通的IM系统，为了确保接收方能够收到消息，服务端一般都会有重试策略，即服务端在消息发出的一段时间内，如
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记一次线上请求偶尔变慢的排查
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Elasticsearch调优篇-慢查询分析笔记
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千万级数据表选错索引导致的线上慢查询事故
5G时代，业务数据越来越丰富，业务使用MySQL数据库作为后台存储，存储引擎使用InnoDB，会带来哪些挑战？如何针对公司业务特点及MySQL数据库特性，制定若干数据库使用规范供一线RD在设计业务时参
数据库
从一次数据库问题排查实战
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一次慢查询暴露的隐蔽的问题
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一个让人惊讶的排序导致的死循环问题
首先重现问题--表中的数据大概是这样的：```java+----------+---------------------+| image_no | create_time |+----
我们有个这样的需求：每天每一个抢购商品只能买一次，并且全场抢购商品总购买次数不允许超过5次。那么，整个商品限购的流程大概如下图所示：那么，在每次购买成功商品成功后，发送的MQ大概是这样的（假设当前这笔
性能优化这个事情核心只有一句话，用户响应时间去哪儿了？性能优化很困难的原因在于，为了定位用户响应时间在各个模块的分布，需要对系统的各个部件进行测量和分析，从底层硬件，CPU、IO、网络到上层应用架构，应用代码跟数据库的交互方式都需要涉及。
Java语言
空中楼阁之纸上谈兵 mysql的dbcp的配置
在一些网络服务的系统中，Redis 的性能，可能是比 MySQL 等硬盘数据库的性能更重要的课题。比如微博，把热点微博[1]，最新的用户关系[2]，都存储在 Redis 中，大量的查询击中 Redis
前言大家好，我是捡田螺的小男孩。日常开发中，我们经常会遇到数据库慢查询。那么导致数据慢查询都有哪些常见的原因呢？今天田螺哥就跟大家聊聊导致MySQL慢查询的12个常见原因，以及对应的解决方法。 正文1. SQL没加索引很多时候，我们的慢查询，都是因为没有加索引。如果没有加索引
在刚刚发布的 TiDB 5.3 版本中，PingCAP 率先在数据库领域推出 “持续性能分析”（Continuous Profiling）功能（目前为实验特性），跨越分布式系统可观测性的鸿沟，为用户带来数据库源码水平的性能洞察，彻底解答每一个数据库问题。
你好，我是yes。事情是这样的，最近公司需要统一更改一些老表的主键类型，以前表的主键都是 int 类型，这次要改成 bigint。然后我整理的时候发现一张表，里面竟然有 5 亿的数据，之前排查问题优化过几条慢 sql，这个表的查询竟然没进慢 sql 名单，有点突破我的认知，平日使用也没啥问题。
大家好，我是yes。今天填一下之前的坑，盘一盘 mysql 相关的 buffer。我们来看一下官网的一张图：图片这张图画的是 mysql innodb 的架构，从图中可以看到有很多 buffer，这篇我们就一个一个盘过去。发车！（文档基于mysql8.0，以下描述的存储引擎基于 mysql
大家好，我是yes。上篇文章 关于一张 5 亿数据表之我与 DBA 的 battle 发了之后，有好几个小伙伴来问我 SQL 是怎么拆的。这篇我们来简单盘下，其实拆 SQL 是因为涉及大表删除的问题。比如，你现在需要删除一张一共有 5 亿数据的表里面的 2021 年数据，假设这张表叫 yes
为什么我们需要分布式锁？我们中的许多人可能遇到或听说过这些问题：重试导致的数据损坏：从应用程序UI提交数据，该应用程序用户界面在引擎盖下将数据插入后端MySQL数据库。偶尔用户界面没有响应，因此用户单击了几次提交按钮，这损坏了数据库中的数据。缓存过期：使用Redis作为读透缓存，缓存中的密钥
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