redis大屏实时计算，redis实时监控

基于Flink的实时计算平台的构建

消息队列的数据既是离线数仓的原始数据，也是实时计算的原始数据，这样可以保证实时和离线的原始数据是统一的。

Flink程序是由Stream和Transformation这两个基本构建块组成，其中Stream是一个中间结果数据，而Transformation是一个操作，它对一个或多个输入Stream进行计算处理，输出一个或多个结果Stream。 Flink程序被执行的时候，它会被映射为Streaming Dataflow。

Flink在德语中是快速和灵敏的意思 ，用来体现流式数据处理速度快和灵活性强等特点。

像Flink 、 Spark Streaming 这类包含状态的实时计算框架，需要恢复 Master 节点的同时还需要对其状态进行恢复，Master 状态信息包含一些必要的配置、以及对 Slave 节点状态管理的信息(如“某个 Slave 节点的状态快照所在的 HDFS 路径”)。

SQL和数据管道集成：Flink支持SQL查询，这使得构建复杂的数据管道和实时分析变得更加简单。此外，Flink还支持与Hadoop和其他数据存储的集成，使其成为构建大规模数据管道的理想选择。

一分钟快速搞懂Redis的慢查询分析

Redis是一个内存数据库，当Redis使用的内存超过物理内存的限制后，内存数据会和磁盘产生频繁的交换，交换会导致Redis性能急剧下降。所以在生产环境中我们通过配置参数maxmemoey来限制使用的内存大小。

内存中的的数据写入磁盘，这个会加重磁盘的IO负担，操作磁盘成本要比操作内存的代价大得多。如果写入量很大，那么每次更新都会写入磁盘，此时机器的磁盘IO就会非常高，拖慢Redis的性能，因此我们不建议使用这种机制。

之前我们就遇到这种问题， 特点就是从某个时间点之后就开始变慢，并且一直持续 。这时你需要检查一下机器的网卡流量，是否存在网卡流量被跑满的情况。网卡负载过高，在网络层和TCP层就会出现数据发送延迟、数据丢包等情况。

第二，单线程避免了线程切换以及加锁释放锁带来的消耗，对于服务端开发来说，锁和线程切换通常是性能杀手。当然了，单线程也会有它的缺点，也是Redis的噩梦： 阻塞。

在进行持久化时，性能必然下降，可以使用config命令查看持久化设置了没有。另外考虑是否是内存不足，一般redis最多只应该占用60%的物理内存，如果超过了在rdb进行持久化时可能会内存不足。可以监视内存和cpu使用情况进行分析。

redis相同使用Redis的脚本功能实现Redis中数据简单查询，有需要的朋友可以参考下。 在Redis的设计中，key是一切，对于Redis是可见的，而value对于Redis来说就是一个字节数组。

流式计算和实时计算有什么区别

1、流式计算，比实时计算要稍微迟钝些，但比离线计算又实时的多，而且主要强调的是计算方法。比如，服务器端，有一个值，是记录小明订单数量。

2、处理、实时计算属于一类的，即计算在数据变化时，都是在数据的计算实时性要求比较高的场景，能够实时的响应结果，一般在秒级，Yahoo的S4，twiter的storm都属于流处理和实时计算一类的。

3、数据时效性不同：流式计算实时、低延迟， 批量计算非实时、高延迟。数据特征不同：流式计算的数据一般是动态的、没有边界的，而批处理的数据一般则是静态数据。

4、流：处理在线，实时产生的数据。单次处理的数据量小，但处理速度更快。Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架。

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