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隨著互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的發(fā)展，海量數(shù)據(jù)的增加，數(shù)據(jù)傾斜分布也成為越來越常見的情況。這種狀況帶來的直接影響就是處理時(shí)間上的延長，另一方面如果忽略了這種情況，容易產(chǎn)生另一種不良后果：類似下圖所示，很大一部分?jǐn)?shù)據(jù)量都集中在了幾個(gè)桶中，其他桶則是0，不利于后續(xù)的數(shù)據(jù)處理（如聚合等操作）。
目前創(chuàng)新互聯(lián)公司已為成百上千家的企業(yè)提供了網(wǎng)站建設(shè)、域名、網(wǎng)頁空間、網(wǎng)站運(yùn)營、企業(yè)網(wǎng)站設(shè)計(jì)、開平網(wǎng)站維護(hù)等服務(wù)，公司將堅(jiān)持客戶導(dǎo)向、應(yīng)用為本的策略，正道將秉承"和諧、參與、激情"的文化，與客戶和合作伙伴齊心協(xié)力一起成長，共同發(fā)展。
對(duì)于數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，可以采用去傾斜的優(yōu)化方案，如Mysql中的`分庫分表`等技術(shù)，但是此類技術(shù)手段的使用受系統(tǒng)架構(gòu)的限制，如MySQL集群等架構(gòu)使用，需支持全局表方式，綜上可知不利用數(shù)據(jù)庫去傾斜的數(shù)據(jù)處理。
另一種較為實(shí)用的方案是使用Redis進(jìn)行處理。
Redis支持多樣化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，并且有良好的鍵值緩存模式，加上它自身的發(fā)展涵蓋了一系列復(fù)雜的讀寫場(chǎng)景，所以Redis能像處理普通讀寫場(chǎng)景相比，處理數(shù)據(jù)傾斜問題反而更加容易。
在處理數(shù)據(jù)傾斜的請(qǐng)求時(shí)，最簡單的辦法即是使用`SET`結(jié)構(gòu)，按照一定規(guī)則將對(duì)應(yīng)value值存儲(chǔ)在HashMap中，例如用戶名：
“`python
#按照以下hash規(guī)則進(jìn)行存儲(chǔ)
user_name_set = “user_name_set:”
user_name_hash:
def hset_value(user_name, value):
key = user_name_set + user_name
hset(user_name_hash, key, value)
這樣即可快速將value存儲(chǔ)至Redis，后續(xù)可以使用`hget`指令可以快速查詢到`value`，再根據(jù)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景可以把`value`的內(nèi)容進(jìn)行業(yè)務(wù)處理。當(dāng)然對(duì)于復(fù)雜請(qǐng)求，上述辦法還是必不可少的，但是因?yàn)槭褂肏ashMap，可以獲得較高的查詢速度。
總結(jié)來說，由于Redis的特性，支持多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，降低了系統(tǒng)架構(gòu)的復(fù)雜度，可以有效地處理數(shù)據(jù)傾斜問題，從而利用Redis提高數(shù)據(jù)的處理速度。
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當(dāng)前標(biāo)題：深入解析數(shù)據(jù)傾斜下的Redis處理之道（數(shù)據(jù)傾斜redis）
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