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玩转Redis-删除了两百万key,为什么内存依旧未释放?

  《玩转Redis》系列文章主要讲述Redis的基础及中高级应用。本文是《玩转Redis》系列第【12】篇,最新系列文章请前往公众号“zxiaofan”(点我点我)查看,或百度搜索“玩转Redis zxiaofan”即可。 往期精选:《玩转Redis-Redis中布隆过滤器的使用及原理》 本文关键字:玩转Redis、Redis内存碎片、Redis内存释放; 大纲 背景 如何查看Redis内存数据 内存为何不释放 什么是内存碎片 Redis的内存碎片是如何形成的 如何释放内存 生产环境整理内存碎片的注意事项 1、背景   公司某业务使用的Redis集群是自建的,前段时间计划将自建Redis集群迁移到购买的阿里云集群。   老集群共有 350W key,占用内存 8.8 G,DTS迁移前分析发现有近两百万的key无需迁移,于是提前删除了这两百万key。   删除key后发现redis内存竟然几乎无变化,350W key删除了两百万,怎么也得释放几G内存吧。难道删除失败了?通过比对数据发现,计划被删除的数据确实已经删除了。   为什么删除了两百万key,内存未释放呢?这个问题一直困扰着我,...

全方位解读 | Facebook的搜索是怎么做的?

NewBeeNLP原创出品 公众号专栏作者@一块小蛋糕 知乎|推荐系统小筑 今天要和大家分享的论文是来自Facebook的『Embedding based Retrieval in Facebook Search』。 不得不说,F家的文章还是一如既往浓浓的工业风,这篇论文从工程角度讲解了一个召回的全流程,不管是做语义信息检索召回还是推荐召回都值得认真学习。有过前几个月的embedding召回方向工作后,深觉这篇论文对于做召回的同学来说有非常多可以总结思考的地方。 社交网络中的搜索除了要考虑传统web搜索中的query文本,搜索人所处的上下文也是需要重点考虑的,其中Facebook搜索场景中特有的社交图谱便是典型的一种上下文。尽管向量检索(Embedding_based Retrieval, EBR)已经广泛应用于web搜索,但是Facebook的搜索还是沿用之前的布尔匹配。这篇论文也是从升级Facebook搜索系统开始,总结Facebook将Embedding技术应用到其搜索场景过程中的踩坑经验。 文章中的成果有两个: 一个统一的Embedding框架用于构建个性化搜索中的语义Embe...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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