Redis热点数据完美修复
Redis是一款非常流行的开源内存数据库，用于支持各种Web和移动应用程序的高性能数据存储。但是，在生产环境中，Redis的热点数据会经常出现故障，并且这种故障会导致整个应用程序的性能瓶颈。本文将介绍如何使用Redis Cluster来完美修复Redis热点数据故障，以确保应用程序的高性能。
1. 热点数据是什么？
热点数据是在应用程序中被经常访问的数据。这些数据通常存储在Redis的内存中，因为内存比磁盘更快速。但是，如果这些热点数据被频繁地访问，它们会使Redis 服务器 变得不稳定，并导致性能问题甚至整个系统的崩溃。因此，Redis的热点数据必须得到合理的管理和维护。
2. Redis Cluster
Redis Cluster是一个分布式的内存数据库，它能够自动将数据分布到多个Redis节点中。这样就能够保护整个系统的稳定性和可扩展性。Redis Cluster功能的核心是它的分区机制，每个键值对在Redis Cluster中都有一个映射关系，可以通过这个映射关系找到所需的数据。
使用Redis Cluster的好处
– 分布式：Redis Cluster可以将数据分布到多个节点中，能够承载更多的数据和请求，同时能够提供更好的性能。
– 安全可靠：每个节点都有自己的备份节点，当主节点故障时，备份节点会接管数据，确保数据不会丢失。
– 易于管理：Redis Cluster能够提供方便的管理和监控工具，能够更快地检测并处理故障。
3. Redis Cluster如何解决热点数据故障？
Redis Cluster使用分区机制来确保数据的正确性和稳定性。在Redis Cluster中，每个键值对都会被分配到一个特定的节点中。当这个节点出现故障时，备份节点会接管数据的操作。这样就可以避免热点数据故障导致整个系统崩溃的情况发生。
使用Redis Cluster来修复热点数据故障的关键是将热点数据分散到不同的节点中。可以通过不同键值对的Hash值来实现这个目标。例如，如果有一个递增的计数器，可以将计数器的名称作为键值对的键，将Hash值作为节点的ID。这样就能够将计数器的值保存到不同的节点中，从而避免热点数据的发生。
下面是一个使用Redis Cluster的具体步骤：
1.安装Redis Cluster：可以从Redis官方网站或者Github上下载Redis Cluster的二进制包，并按照说明进行安装。
2.配置Redis Cluster：Redis Cluster需要在多个节点上运行，需要对每个节点进行配置。可以使用redis-trib实用程序来配置Redis Cluster。
3.将数据分配到不同的节点：可以使用Redis Cluster的分区机制来将热点数据分配到不同的节点中。可以通过不同的键值对的Hash值来实现这个目标。
4.监控Redis Cluster：需要对Redis Cluster进行监控和管理。可以使用Redis官方提供的监控工具，如redis-cli和redis-stat。
总结
在Redis集群中使用分区机制来管理热点数据，能够避免热点数据故障导致整个系统崩溃的情况发生。但是，需要注意的是，在Redis Cluster中，每个键值对都必须分配到一个特定的节点中，这样才能确保数据的正确性和稳定性。同时，还需要对Redis Cluster进行监控和管理，以确保系统的稳定性和可靠性。
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如何判断一只股票的市值是否合理?
我们知道，股票的价格是由供求关系决定的，任何一个成交价格都是市场均衡价格，都是买卖双方真实意愿的反映，不存在非意愿的价格行为。 也就是说，只要有成交价，说明买卖双方达到了暂时的均衡，这时的成交价就是当时市况下股票价值的真实反映。 所以，只要市场信息充分，市场就不可能存在被低估的股票，只存在没有被挖掘的股票。 随着市场热点的不断转换，一些股票逐步被市场认同，股价节节攀升，而另一些已涨高的股票则逐步盘落。 由此可见，市场信息充分是股票价格是否被低估的充分条件，股票价格被低估是市场信息不充分造成的。 从这一点而言，投资者要想找到被市场低估的股票，就必须掌握没有被市场充分了解的信息，而要做到这一点，绝非一般的投资者所能实现的，这不仅需要比较强的专业知识，而且需要与上市公司保持良好的关系。 在这里，有一个问题是值得探讨的，就是股票的估价问题。 我们认为，股票的价值不仅仅是业绩的反映，而是市场态势即市场热点、公司基本面、股本结构等多重因素的综合函数。 同一只股票在不同市况下其价值是不一样的，不同股票由于股本结构不同，其价值就存在差异，小盘股通常比大盘股定价要高，ST股票比绩优股定价要高也并不奇怪。 同时，需要指出的是，股票价值的衡量标准应该是一个动态标准，随股票市场的变化而不断修整，所以，将一个不变的标准，如现金流量估价模型、未来收益贴现模型等，去衡量一个不断变化的市场和股价，显然有点不科学。 许多投资者都有过这样的投资经历：在买卖股票前总要看看它的业绩情况如何，市盈率是否偏高，股价下跌空间有多大，将此作为入市的标准，实际上，这是明显错误的，这种方式也决非价值型投资。 因为电脑上的所有资料都是公开的，公开的信息必然早已反映在它的股价上，也就是说，过去的信息已被市场消化，如果再将它作为未来的评判标准，必然会差之千里。 有些投资者甚至自欺欺人，提出什么“投资眼光进，投机眼光出”，他这里所讲“投资眼光进”就是根据股票的基本面、市盈率作出一个基本判断，认为目前股价低于他的估价就买进，由于他的估价标准是一种静态标准，用这种静态标准去判定动态股价，就不可能得出合理的股票价值，所以他也不可能买到真正的便宜货。 即使他买到的股票涨了也只能是一种偶然的巧合，而通常情况是，买了之后瘟着不动的情况比较多。 巴菲特可以说价值型投资的鼻祖，他的投资经验可用三句话概括：眼光要准、下手要狠、要有耐心等。 由此我们可以看出，价值型股票的投资价值是靠等待的时间来换取的。 从我国股市的实际情况看，价值型股票的表现机会相对比较少，这要求这种类型的投资必须具备良好的耐心，长期持有，等待几年中偶尔出现的一二次机会，否则就难以获得理想的投资收益。 在价值型投资中，我们需要指出一个典型的错误，即把市盈率作为选股的一个重要因素。 许多年来，无论是证券分析师，还是投资者都一直认为，当一只股票市盈率低时，就考虑买入；当市盈率高时就考虑卖出。 市盈率真的那么重要吗?然而事实是，那些有杰出表现的股票，其行情的开始并不因为市盈率低，而后来其高不可攀的市盈率也并没有让其股价下落。 对于这些股票，其行情的发动并非与市盈率有十分密切的关系。 欧奈尔通过对美国历史上众多明星股的分析，得出了一个重要结论，即股票的买入点和卖出点与其市盈率关系甚微，低市盈率不能成为股价发动的主要动力。 我国股市的表现也存在类似之处。 对成长型股票而言，盈利增长率对股价上涨的促进作用远远超过市盈率。 在1953年至1985年的30多年间，美国市场上表现出色的股票，其在股价上涨之前的平均市盈率为20倍，都高于市场平均市盈率。 我国股市比较典型的高成长股，如清华同方、东大阿派、中兴通讯等股票，其启动前的市盈率一般在40~50倍，远远高于市场平均市盈率，但他们的涨幅从来没有因为高市盈率而受到限制，相反，每次牛市都是它们率先冲在前而。 好货不便宜，便宜无好货。 正如欧奈尔所说：市盈率为10倍的股票就值10倍于其收益的价钱。 实际上，任何便宜的股票都自有它的道理，市盈率只有20倍的股票它同样也可以跌到10倍，不要因为它市盈率低而买入它。 在牛市中，应以盈利性为第一原则，首选跑得快的股票，而不是选低市盈率股票，相对而言，高市盈率股票比低市盈率股票跑得快。 投资者应买高市盈率股票。
redis可以设置生效开始的时间吗
一般是根据需求来进行设置。 redis通过expire命令来设置key的过期时间。 语法(key, expiration)1. 在小于2.1.3的redis版本里，只能对key设置一次expire。 redis2.1.3和之后的版本里，可以多次对key使用expire命令，更新key的expire time。 2. redis术语里面，把设置了expire time的key 叫做：volatile keys。 意思就是不稳定的key。 3. 如果对key使用set或del命令，那么也会移除expire time。 尤其是set命令，这个在编写程序的时候需要注意一下。 4. redis2.1.3之前的老版本里，如果对volatile keys 做相关写入操作(LPUSH,LSET)，和其他一些触发修改value的操作时，redis会删除该key。 也就是说 (key,expiration);(key,field,value);(key) //return nullredis2.1.3之后的版本里面没有这个约束，可以任意修改。 (key,100);(key,expiration);(key)(key)//redis2.2.2 return 101; redis<2.1.3 return 1;5. redis对过期键采用了lazy expiration：在访问key的时候判定key是否过期，如果过期，则进行过期处理。 其次，每秒对volatile keys 进行抽样测试，如果有过期键，那么对所有过期key进行处理。
memcached和redis的区别
medis与Memcached的区别传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题 实际MySQL是适合进行海量数据存储的，通过Memcached将热点数据加载到cache，加速访问，很多公司都曾经使用过这样的架构，但随着业务数据量的不断增加，和访问量的持续增长，我们遇到了很多问题： 需要不断进行拆库拆表，Memcached也需不断跟着扩容，扩容和维护工作占据大量开发时间。 与MySQL数据库数据一致性问题。 数据命中率低或down机，大量访问直接穿透到DB，MySQL无法支撑。 4.跨机房cache同步问题。 众多NoSQL百花齐放，如何选择 最近几年，业界不断涌现出很多各种各样的NoSQL产品，那么如何才能正确地使用好这些产品，最大化地发挥其长处，是我们需要深入研究和思考的问题，实际归根结底最重要的是了解这些产品的定位，并且了解到每款产品的tradeoffs，在实际应用中做到扬长避短，总体上这些NoSQL主要用于解决以下几种问题 1.少量数据存储，高速读写访问。 此类产品通过数据全部in-momery 的方式来保证高速访问，同时提供数据落地的功能，实际这正是Redis最主要的适用场景。 2.海量数据存储，分布式系统支持，数据一致性保证，方便的集群节点添加/删除。 3.这方面最具代表性的是dynamo和bigtable 2篇论文所阐述的思路。 前者是一个完全无中心的设计，节点之间通过gossip方式传递集群信息，数据保证最终一致性，后者是一个中心化的方案设计，通过类似一个分布式锁服务来保证强一致性,数据写入先写内存和redo log，然后定期compat归并到磁盘上，将随机写优化为顺序写，提高写入性能。 free，auto-sharding等。 比如目前常见的一些文档数据库都是支持schema-free的，直接存储json格式数据，并且支持auto-sharding等功能，比如mongodb。 面对这些不同类型的NoSQL产品,我们需要根据我们的业务场景选择最合适的产品。 Redis适用场景，如何正确的使用 前面已经分析过，Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点： 1Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。 2Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。 3Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。 抛开这些，可以深入到Redis内部构造去观察更加本质的区别，理解Redis的设计。 在Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的。 这是和Memcached相比一个最大的区别。 Redis只会缓存所有的 key的信息，如果Redis发现内存的使用量超过了某一个阀值，将触发swap的操作，Redis根据“swappability = age*log(size_in_memory)”计 算出哪些key对应的value需要swap到磁盘。 然后再将这些key对应的value持久化到磁盘中，同时在内存中清除。 这种特性使得Redis可以 保持超过其机器本身内存大小的数据。 当然，机器本身的内存必须要能够保持所有的key，毕竟这些数据是不会进行swap操作的。 同时由于Redis将内存 中的数据swap到磁盘中的时候，提供服务的主线程和进行swap操作的子线程会共享这部分内存，所以如果更新需要swap的数据，Redis将阻塞这个 操作，直到子线程完成swap操作后才可以进行修改。 使用Redis特有内存模型前后的情况对比： VM off: 300k keys, 4096 bytes values: 1.3G used VM on:300k keys, 4096 bytes values: 73M used VM off: 1 million keys, 256 bytes values: 430.12M used VM on:1 million keys, 256 bytes values: 160.09M used VM on:1 million keys, values as large as you want, still: 160.09M used当 从Redis中读取数据的时候，如果读取的key对应的value不在内存中，那么Redis就需要从swap文件中加载相应数据，然后再返回给请求方。 这里就存在一个I/O线程池的问题。 在默认的情况下，Redis会出现阻塞，即完成所有的swap文件加载后才会相应。 这种策略在客户端的数量较小，进行 批量操作的时候比较合适。 但是如果将Redis应用在一个大型的网站应用程序中，这显然是无法满足大并发的情况的。 所以Redis运行我们设置I/O线程 池的大小，对需要从swap文件中加载相应数据的读取请求进行并发操作，减少阻塞的时间。 如果希望在海量数据的环境中使用好Redis，我相信理解Redis的内存设计和阻塞的情况是不可缺少的。
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