做高并发系统少不了缓存，Redis 和持久化存储（MySQL、MongoDB）怎么配合，选什么策略，这些问题挺让人头疼。记录一下我们项目里用过的四种缓存模式，分析一下各自的数据流和适用场景。 缓存架构基础123456789101112131415161718192021222324252627┌────────────────────────────────────────────────────
引言MongoDB 作为最流行的 NoSQL 数据库之一，广泛应用于游戏、电商、物联网等场景。与关系型数据库不同，MongoDB 的备份恢复工具 mongodump 和 mongorestore 提供了灵活的数据导出导入能力。本文将详细介绍 MongoDB 的备份策略、恢复流程，以及如何编写自动化脚本实现定时备份、自动恢复和服务重启的完整运维方案。 MongoDB 备份恢复工具对比 工具 用途
引言在 MongoDB 数据库维护和数据迁移过程中，经常需要对现有数据进行批量更新。本文将介绍如何使用 MongoDB 的 shell 脚本进行批量数据更新，并以一个实际案例——将 name 字段为 “Guest” 的文档更新为 “Guest” + 4位随机数——来演示完整的操作流程。 需求分析场景描述假设我们有一个用户集合（robots），其中部分用户的 name 字段值为 “Guest”。为了
处理千万级甚至亿级数据的 MongoDB 时，索引创建是个大问题。用错方式可能阻塞整个库，影响线上服务。这篇记录一下大数据量场景下的索引创建策略，包括前台/后台创建、进度监控、踩过的坑。 索引创建方式对比前台创建（Foreground）12// 默认方式：前台创建索引db.collection.createIndex({ field: 1 }) 特点： 阻塞集合上
引言在数据库开发中，时间字段的处理是一项常见且重要的工作。特别是面对全球化应用时，时区转换成为必须掌握的技能。本文将详细介绍 MySQL 中时间字段的操作方法，重点讲解时区转换和时间计算函数的应用。 基础概念MySQL 时间类型 类型 格式 范围 用途 DATE ‘YYYY-MM-DD’ ‘1000-01-01’ 到 ‘9999-12-31’ 仅日期 TIME ‘HH:MM:SS’
引言Redis 作为高性能的键值存储系统，广泛应用于缓存、消息队列、排行榜等场景。随着业务规模的扩大，单节点 Redis 在性能和可用性上都面临挑战。本文将详细介绍 Redis 的三种集群方案：主从复制、哨兵模式和 Redis Cluster，帮助开发者根据实际需求选择合适的架构。 方案一：主从复制（Replication）架构原理主从复制是最基础的 Redis 高可用方案，通过将主节点的数据同步
引言在高并发系统中，Redis 缓存是提升性能的关键组件。然而，当缓存遇到异常流量或设计缺陷时，可能会出现缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩等问题，导致数据库压力剧增甚至系统崩溃。本文将深入分析这三种缓存问题的成因，并提供布隆过滤器、互斥锁、多级缓存等多种防护方案的实战代码。 缓存问题分类1234567891011121314151617181920┌──────────────────────────
做后端开发的应该都用过 Redis，但真到了生产环境，各种坑就出来了。键值命名不规范、BigKey 拖垮服务、命令用错导致阻塞…这些问题我都踩过。这篇记录一下我们在实际项目中总结的 Redis 开发规范。 键值设计规范Key 命名设计良好的 Key 命名是 Redis 使用的第一步，直接影响可读性和可维护性。 可读性与可管理性以业务名（或数据库名）为前缀，用冒号分隔，形成层次化的命名空间： 123
引言Redis 作为高性能的内存数据库，在现代应用架构中扮演着重要角色。然而，不当的使用方式可能导致性能问题、内存浪费甚至系统故障。本文基于阿里云 Redis 开发规范，结合实战经验，系统梳理 Redis 键值设计、命令使用、性能优化等方面的最佳实践，帮助开发者构建稳定高效的 Redis 应用。 键值设计规范1. Key 命名规范可读性和可管理性Key 命名应遵循业务名:表名:id 的格式，使用冒
索引是 MySQL 性能优化的核心。设计得好的索引能提升几百倍查询速度，设计得不好不仅没用，还会拖慢写入、占磁盘空间。这篇记录一下索引设计的经验，包括常见类型、创建方法、容易踩的坑。 索引基础概念为什么需要索引12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940┌───────────────────────