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一般是建立另一个集群，然后把数据迁移到新集群，然后把流量迁移过去。

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为了让部分用户还是可用的，可以根据系统承受能力

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使用Proxy Cache在机械盘上性能差可以通过tmpfs缓存或nginx共享字典缓存元数据，或者使用SSD，我们目前使用内存文件系统。

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通常情况下,1台服务器上都会跑几十个Redis实例 ，一旦网卡打满,很容易干扰到应用层可用性

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可以无视底层的网络基础架构，向上层容器提供一致的虚拟网络了。

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如果某个服务器上的Redis流量很低,我们也可以缩小它的配额,提供给本机其他需要大流量的程序使用,这些,通过后台的监控程序,可以实现完全自动化。

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对于需要部分获取、事物型变更、缓存端计算的集合类数据，拥有丰富数据结构和访问接口的Redis 也许会更适合。

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对于需要部分获取、事物型变更、缓存端计算的集合类数据，拥有丰富数据结构和访问接口的Redis 也许会更适合。

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目前主要使用的RocksDB,Niagara状态后端都会在每次read和write操作时发生序列化和反序列化操作，甚至是磁盘的 I/O 操作。

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当开启 MicroBatch 时，对于缓存下来的 N 条数据一起触发，同 key 的数据只会读写状态一次。