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【Redis核心原理专题】(1)「技术提升系列」分析探究如何实现LFU的热点key发现机制以及内部的Scan扫描技术的原理

前言介绍 业务中存在访问热点是在所难免的,redis也会遇到这个问题,然而如何发现热点key一直困扰着许多用户,redis4.0为我们带来了许多新特性,其中便包括基于LFU的热点key发现机制。 Least Frequently Used Least Frequently Used——简称LFU,意为最不经常使用,是redis4.0新增的一类内存逐出策略,从LFU的字面意思我们很容易联想到key的访问频率,但是4.0最初版本仅用来做内存逐出,对于访问频率并没有很好的记录,那么经过一番改造,redis于4.0.3版本开始正式支持基于LFU的热点key发现机制。 LFU算法介绍 Redis中每个对象都有24 bits空间来记录LRU/LFU信息: typedef struct redisObject { unsigned type:4; unsigned encoding:4; unsigned lru:LRU_BITS; /* LRU time (relative to global lru_clock) or * LFU data (least significant 8 bits f...

数据有了,如何构建数据资产?

本文由百度智能云大数据资深产品经理——崔宝宏在百度开发者沙龙线上分享的演讲内容整理而成。本次分享模拟企业面临的真实场景,介绍如何利用百度大数据产品帮助企业构建数据资产。 本次分享从以下四个环节展开: 场景介绍 架构设计 数据开发 应用开发 01场景介绍 为了让大家更好的了解这些产品的应用,首先模拟一个企业应用场景demo: 有一家中型的零售商,客户和销售数据分散在不同系统中。希望通过一个项目打通并实现标准化、集中化的管理。管理好了之后同时希望能把数据实现价值发挥,为高层提供多维度的销售报表,维度包括:客户、产品、地域和时间。度量包括:销售额和净利润。 企业在技术层面上有如下需求: 原始数据存储于MySQL数据库或者其他的文件中。 为了保护原始生态系统的稳定性,不用查询源数据直接访问生产主库。 最大处理TB级数据,需要2小时完成数据全链路处理。 报表查询秒级响应。 业务需求分析 业务解读: 数据打通及标准化,通常按照数仓/数据集市方式实现数据治理。 高层使用多维报表需要考虑页面效果以及需求高效响应,客户高层的需求除了常用的东西之外还需要快速的响应需求。 技术解读: TB级别在...

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