原生 Redis 跨数据中心双向同步优化实践
原生Redis跨数据中心双向同步优化实践一、背景公司基于业务发展以及战略部署，需要实现在多个数据中心单元化部署，一方面可以实现多数据中心容灾，另外可以提升用户请求访问速度。需要保证多数据中心容灾或者实现用户就近访问的话，需要各个数据
缓存空间优化实践
缓存Redis，是我们最常用的服务，其适用场景广泛，被大量应用到各业务场景中。也正因如此，缓存成为了重要的硬件成本来源，我们有必要从空间上做一些优化，降低成本的同时也会提高性能。下面以我们的案例说明，将缓存空间减少70%的做法。
SpringBoot整合Redis乱码原因及解决方案
问题描述：springboot使用springdataredis存储数据时乱码rediskey/value出现\\xAC\\xED\\x00\\x05t\\x00\\x05问题分析：查看RedisTemplate类!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/0a85565fa
Flume sink Kafka Spout Storm Bolt Hbase or Redis (Flume)
Flume可以应用于日志采集.在本次的介绍中,主要用于采集应用系统的日志,将日志输出到kafka,再经过storm进行实施处理.我们会一如既往的光顾一下flume的官网,地址如下:flume官网(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fflume.apache.org%2F
Docker入门教程
一、Docker是啥Docker是什么？官方的解释是：轻量级的操作系统虚拟化解决方案看概念还是比较抽象，直接看个例子吧：我要在centos上安装一个软件，例如redis或者mysql。以前的做法：1、下载tar；2、解压；3、修改配置文件；4、启动。有了Docker之后呢，一个命令：dockerrunnamered
SpringBoot配置Redis序列化规则，防止乱码
!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/89606dd7d9684f628b970414385b43ce.jpg"0D5F937FE12312312D81F17F.jpg")程序员的成长之路互联网/程序员/技术/资料共享 关注阅读本文大概需要2.8分钟。作者：eknownhtt
SpringBoot同时集成Redis和Guava作为缓存组件
请先看https://my.oschina.net/u/3866531/blog/1840386CompositeCacheManager类Composite，混合的，混成的
2020 几款常用 Redis 可视化工具
公众号关注“杰哥的IT之旅”，选择“星标
Redis缓存被污染了，该怎么办？
在一些场景下，有些数据被访问的次数非常少，甚至只会被访问一次。当这些数据服务完访问请求后，如果还继续留存在缓存中的话，就只会白白占用缓存空间。这种情况，就是缓存污染。1.如何解决缓存污染问题？要解决缓存污染，我们也能很容易想到解决方案，那就是得把不会再被访问的数据筛选出来并淘汰掉。这样就不用等到缓存被写满以后，再逐一淘汰旧
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