删除数据。除此之外,当 key 达到过期时间,Redis 会有以下两种删除过期数据的策略:- 后台定时任务选取部分数据删除;- 惰性删除。具体原理请移步[《Redis 的过期数据删除那些事》](https://mp.weixin.qq.com/... 数据会丢失。开启持久化的话,需要使用 RDB 或者 AOF 恢复数据,如果只有一个实例,数据大的话会导致恢复阶段长时间无法提供服务,高可用大打折扣。> 咋办呢?码哥靓仔### 自动清理内存碎片既然你都叫我靓仔了,...
# **问题现象**客户需要批量删除符合一定匹配规则的 key 以清理不需要的数据,释放内存和磁盘空间,本文展示如何使用 Python 脚本批量删除。# **排查步骤**1. 使用 keys 命令 查找匹配的键keys 是高危命令,默认火山 Redis 是禁用,不建议生产使用,如果需要打开使用,需将对应的命令从禁用命令参数(即 `disabled-commands` 参数)的默认值中移除,具体参考官网文档 https://www.volcengine.com/docs/6293/97276```Javalxbtestf...
用户的业务特征:Redis 作为 KV 类型的缓存数据库,对于增删改查的操作,如果键值对大小不一致,可能会产生较大的内存碎片。同时,键值对的删除修改也会带来内存空间变化### 如何判断内存碎片Redis 自身提供了 INF... mem_fragmentation_ratio 的指标表示的就是 Redis 当前的内存碎片率。上面的命令中的两个指标 used_memory_rss 和 used_memory 相除的结果得出碎片率# 解决方案在 redis 4.0 之前,我们只能通过重启实例来进行解...
发挥出最极致的A/B实验数据查询体验,而在这背后是多次的技术方案的打磨与迭代。> > > > > **本文将分享DataTester在查询性能提升过程中的5个优化思路。**> > > > ![picture.image](https://... 夜间也有很多定时任务在执行会争抢资源。为了保证不占用太多资源,提交任务时会对spark参数做控制。以如下参数为基准,对spark.dynamicAllocation.maxExecutors进行控制driver-memory:4gexecutor-mem...
发挥出最极致的A/B实验数据查询体验,而在这背后是多次的技术方案的打磨与迭代。> > > > > **本文将分享DataTester在查询性能提升过程中的5个优化思路。**> > > > ![picture.image](https://... 夜间也有很多定时任务在执行会争抢资源。为了保证不占用太多资源,提交任务时会对spark参数做控制。以如下参数为基准,对spark.dynamicAllocation.maxExecutors进行控制driver-memory:4gexecutor-mem...
缓存数据库 Redis 版支持自定义部分参数的值,本文介绍 Redis 实例中支持自定义的参数的相关信息。 参数支持表说明 关于表格中的标识,说明如下:✔️ :表示当前数据库版本支持该参数。 ❌ :表示当前数据库版本不支持... 例如清除过期键任务。取值范围:1~500,默认值为 10,即每秒执行 10 次。 说明 该值越大,CPU 资源消耗越多,但在过期键较多的情况下清理频率也更高,同时 Redis 能够更精确地处理超时。建议取值不超过 100。 ✔️ ✔...
可能会导致数据库性能下降,严重影响业务。缓存数据库 Redis 版支持性能分析功能,能够帮助及时发现并分析数据库中的热 Key 和大 Key 详情,为您优化热 Key 和大 Key 提供数据参考。 判断标准大 Key大 Key 通常含有较... 或数据结构设计不合理,例如未对 Key 进行拆分,导致某些 Key 的 Value 过大或包含的元素过多。 数据清理策略设置考虑不周,例如未能定期清理无效数据,或未错开大 Key 的缓存删除时间。 Redis 阻塞,访问变慢:由于 Re...
快速形成大数据分析能力。## **产品迭代一览** ### **大数据研发治理** **套件** **DataLeap**- **【** **新增通道任务功能】** - 数据集成任务新增 Redis 数据源,支持从 LAS to Redis的双向集... 改版概览页和新建数据表页。说明文档链接:https://www.volcengine.com/docs/6464/164704### **湖仓一体分析服务 LAS**- **【新增TTL自动管理及删除数据】** - 支持配置 TTL,对于超过保留期(创建时间...
快速形成大数据分析能力。## **产品迭代一览**### **大数据研发治理** **套件** **DataLeap**- **【** **新增通道任务功能】** - 数据集成任务新增 Redis 数据源,支持从 LAS to Redis的双向集成同... ### **湖仓一体分析服务 LAS**- **【新增TTL自动管理及删除数据】** - 支持配置 TTL,对于超过保留期(创建时间 > y 天)的冷数据进行自动删除。 - 支持配置 Schema 级别的 TTL,该 Schema 内的分区内...
以及实时侧元数据,如Kafka和ES以及Redis。**这些元数据所对应的表/Topic都统一维护在元数据平台上,目前血缘展示层是以这些数据资产作为主视角。** 如下图所示,中心数据资产包含普通字段和分区字段等... 当再去接入新元数据或新任务类型时,我们只需要扩展当前抽象的资产节点和任务节点,即可把新加入进来的任务链路所对应的血缘接入到存储中。**这种数据模型也能方便地更新和删除血缘链路,维持时效性。** ...
大规模场景中通常具备分片(Sharding)和多副本(Replica)、数据持久化等特点。有状态应用又分为数据有状态和网络有状态。- 数据有状态应用有如下一些特点: - 数据依赖:运行过程中依赖本地数据; - 数... **存储服务**:包括自研 KV(类 Redis 存储服务)、Druid、ES,兼顾了以上两种有状态的特点,既要依赖本地存储,同时服务间有实例依赖关系也就是唯一 ID 需求。在云原生化之前,服务多是通过物理机部署的。物理机时...
以及实时侧元数据,如Kafka和ES以及Redis。这些元数据所对应的表/Topic都统一维护在元数据平台上,目前血缘展示层是以这些数据资产作为主视角。如下图所示,中心数据资产包含普通字段和分区字段等信息,还可以从图中... 当再去接入新元数据或新任务类型时,我们只需要扩展当前抽象的资产节点和任务节点,即可把新加入进来的任务链路所对应的血缘接入到存储中。这种数据模型也能方便地更新和删除血缘链路,维持时效性。其次,在字节内部...
在端上算法策略开发过程中,Pitaya 平台支持在AB平台对端智能算法策略进行实验,验证算法策略的效果。除此之外,Pitaya 平台还支持对端上AI的效果进行实时的监控和告警配置,并在看板上进行多维度的分析与展示。* Pitaya SDK为端智能算法包提供了在端上的运行环境,支持端上AI在不同设备上高效地运转起来。Pitaya SDK同时还支持在端上进行数据处理和特征工程,提供了为算法包和AI模型提供版本和任务管理、为端上AI运行的稳定和效果进行...