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在日常开发中，我们经常会遇到需要延迟执行任务的场景，比如订单超时取消、优惠券到期提醒、邮件定时发送、消息重试等。传统的做法可能是使用定时任务扫描数据库，但这种方式效率低下，特别是在高并发场景下。 Redis作为一个高性能的内存数据库，为我们提供了多种实现延时队列的方式。今天我就来详细介绍4种基于Redis的延时队列实现方式，并分析它们各自的优缺点和适用场景。 什么是延时队列？ 延时队列顾名思义，是指元素进入队列后，可以延时一定时间再被消费者取出执行。这与普通队列的区别在于，普通队列中的元素一旦入队就可以被立即消费，而延时队列中的元素需要等到指定时间后才能被消费。 为什么要使用Redis实现延时队列？ 使用Redis实现延时队列有几个显著优势： 高性能：Redis基于内存操作，读写速度极快 丰富的数据结构：支持String、Hash、List、Set、ZSet、Stream等多种数据结构 原子性操作：Redis的命令都是原子性的，保证了数据一致性 持久化支持：可以配置RDB和AOF持久化，防止数据丢失 4种实现方式详解 1. 基于Sorted Set的延时队列 这是最经典也是最常用的....

今天咱们聊聊一个在数据库运维中最常见也最头疼的问题：大表优化。 大表的"甜蜜负担" 在我们的日常开发和运维工作中，经常会遇到这样的场景： 订单表数据量突破千万，查询响应时间从几十毫秒变成几秒钟 日志表数据积累到亿级，连简单的COUNT查询都让数据库不堪重负 历史数据表占用大量存储空间，备份和恢复时间长达数小时 分页查询在深分页时性能急剧下降 当数据量达到百万、千万甚至亿级规模时，传统的SQL优化手段往往显得力不从心。今天我们就来聊聊MySQL大表优化的实战方案。 大表的判断标准 什么是大表？通常我们认为： 单表数据量超过500万行 表大小超过10GB 单次查询响应时间超过1秒 当然，这只是一个相对概念，具体还要看硬件配置和业务需求。 优化方案思路 今天我们要解决的，就是如何系统性地优化MySQL大表。 核心思路是： 分库分表：从物理层面拆分大表 索引优化：提升查询效率 查询优化：改进SQL语句和查询逻辑 架构优化：引入缓存、读写分离等 索引优化策略 1. 合理设计索引 -- 避免全表扫描，创建合适的索引 CREATE INDEX idx_order_status_time ....

今天咱们来聊聊Elasticsearch的生产实践，这可是很多公司在搜索功能上的"心头肉"。 ES生产环境的那些"坑" 在实际工作中，你是不是也遇到过这些问题： 搜索响应时间突然变慢，从几十毫秒变成几秒钟 内存占用飙升，服务器经常报警 集群偶尔出现脑裂，数据不一致 写入性能下降，索引速度跟不上数据增长 这些都是ES在生产环境中常见的问题。今天我就跟大家分享一些经过实战检验的最佳实践，帮你避开这些"坑"。 1. 索引设计：合理规划是成功的一半 索引设计就像盖房子的地基，地基不牢，地动山摇。在设计索引时，你需要考虑： 分片策略：分片数不是越多越好。通常建议每个节点不超过20-25个分片，过多的分片会增加集群管理开销。一个经验法则是：每GB堆内存对应20-25个分片。 副本设置：至少设置1个副本保证高可用，但在高写入场景下可以临时减少副本数，写入后再恢复。 映射优化：明确字段类型，避免动态映射。对于不需要搜索的字段，设置"index": false。 { "mappings": { "properties": { "title": { "type": "text", "analyzer"....

Redis作为分布式缓存的明星选手，确实为我们的系统提供了强大的性能支持。但在某些场景下，Redis反而成了性能的瓶颈： 网络延迟：每次访问Redis都需要经过网络请求，即使在内网，延迟也在1-2ms左右 序列化开销：对象需要序列化和反序列化，增加了CPU开销 连接池限制：Redis连接池有最大连接数限制，高并发下容易成为瓶颈 带宽限制：大量缓存访问可能占用网络带宽 今天，我们就来聊聊如何用Caffeine这个本地缓存神器，来解决Redis的性能瓶颈问题。

Elasticsearch不仅仅是一个搜索引擎，更是一个强大的数据分析平台。但要让它在生产环境中稳定运行，需要我们掌握一系列最佳实践。从集群架构设计到索引管理，从性能调优到安全防护，每一个环节都至关重要。今天我就把自己在生产实践中总结的Elasticsearch最佳实践分享出来，希望能帮你避开这些"坑"，让你的ES集群稳如泰山！