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需要为全量数据提供服务supperid是百亿级、媒体映射是千亿级、移动id是几十亿级
存储吃紧的一个重要原因在于每天会有很多新数据入库所以及时清理数据尤为重要。主要方法就是发现和保留热数据淘汰冷数据。
网民的量级远远达不到几十亿的规模id有一定的生命周期会不断的变化。所以很大程度上我们存储的id实际上是无效的。而查询其实前端的逻辑就是广告曝光跟人的行为有关所以一个id在某个时间窗口的可能是一个campaign半个月、几个月访问行为上会有一定的重复性。
Hash表空间大小和Key的个数决定了冲突率或者用负载因子衡量再合理的范围内key越多自然hash表空间越大消耗的内存自然也会很大。再加上大量指针本身是长整型所以内存存储的膨胀十分可观。先来谈谈如何把key的个数减少。
碎片主要原因在于内存无法对齐、过期删除后内存无法重新分配。通过上文描述的方式我们可以将人口标签和mapping数据按照上面的方式去存储这样的好处就是redis key是等长的。另外对于hashmap中的key我们也做了相关优化截取cookie或者deviceid的后六位作为key这样也可以保证内存对齐理论上会有冲突的可能性但在同一个桶内后缀相同的概率极低(试想id几乎是随机的字符串随意10个由较长字符组成的id后缀相同的概率* 桶样本数发生冲突的期望值0.05,也就是说出现一个冲突样本则是极小概率事件而且这个概率可以通过调整后缀保留长度控制期望值)。而value只存储age、gender、geo的编码用三个字节去存储。
网上学习资料一大堆但如果学到的知识不成体系遇到问题时只是浅尝辄止不再深入研究那么很难做到真正的技术提升。
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2024年最新Redis 大数据量（百亿级）Key 存储需求及解决方案(2)，2024年最新大数据开发岗面试必问
其中superid为21位数字：比如9522；imei为小写md5：比如2d131005dc0f37d362a5d；idfa为大写带”-”md5：比如：51DFFC83-9541-4411-FA4F-356927E39D04；媒体自身的cookie长短不一；需要为全量数据提供服务，supperid是百亿级、媒体映射是千亿级、移动id是几十亿级；每天有十亿级别的mapping关系产生；
【Hadoop】（七）Yarn 详解_总的来说,am有以下作用 1)负责数据的切分(1)
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