如何有效处理 Redis 中的任务数据大 Key 问题？

严格来说，这些是处理大型 Redis Key 所需的唯一技巧：定期转储；在业务结束时节省成本并优化查询。

定期转账是最简单的。
例如，在我上周参与的项目中，每 3 0 分钟扫描一次作业列表。
如果计数超过1 0万，则将其全部复制到MySQL并在Redis中进行清理。
这样Redis就不会卡住，数据库可以继续查历史数据。

在任务结束时直接保存以获得更好的结果。
在代码中添加一个判断，任务完成后立即从Redis获取数据到数据库。
上次我从事这样的项目时，是完全加载实时数据的。
但是你必须更改代码，这并不是每个项目都可以做到的。

丢弃片段适用于时间数据。
例如，每小时的List task_data-2 02 3 1 001 _1 0存储一小时的数据。
旧的段会定期传输，并且密钥无限长。

查询优化很重要。
一般建议Redis取最近5 分钟的数据，数据库取最近3 0分钟的数据。
前端直接整合结果，用户不关心在哪里查看。
热点数据不要放手。
在 Redis 中存储任务 ID 以避免执行多个数据库查询。

别忘了观看。
使用Redis命令或Prometheus监控大key。
例如，如果列表长度超过1 00,000，则会产生警报。
还需要使用数据压缩。
MessagePack 序列化比 JSON 节省更多内存。

异步处理 သည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။使用消息队列传输到数据库；并且Redis主线程不会挂掉。
批量安装非常高效。
它不如一次加载数百个数据那么快。

最终取决于计划选择的企业。
使用实时存储来实现高实时性能，并将计时和分析结合起来以执行长时间运行的任务。
历史分析观点。
全量导出数据库是最稳定的。

这样做Redis不会爆炸。
具体参数必须手动调整。

Redis 和 MySQL 数据一致性详解

结论：Redis和MySQL的数据一致性是高并发场景下的一个难题，主要通过延迟双删和异步binlog来解决。

Việc xóa hai lần bị trì hoãn： 先删除Redis。
编写MySQL。
休眠3 00ms再删除Redis。
设置合理的TTL以保护利润。
时间：3 00毫秒。
位置：应用程序代码。
数量：TTL根据业务确定。

异步binlog： Binlog 更新 MySQL。
消息队列消耗binlog。
Redis是同步更新的。
时间：以秒为单位异步。
位置：消息队列。
数量：不确定。

选择取决于业务： 延迟双重删除很简单。
Asynchronous binlog has high consistency. 选择哪一种取决于您的需求。