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基于热点数据识别的自适应 Redis 分桶策略 PDF 下载
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 主要内容：
1.2 国内外研究现状
⽬前国内外在缓存分桶优化⽅⾯已有较多研究成果：
国外研究现状：
Facebook 的 Memcached 使⽤⼀致性哈希解决扩容问题
Twitter 的 Twemproxy 实现了客⼾端分⽚
Google 的 Bigtable 提出了基于负载的动态分⽚策略
国内研究现状：
阿⾥巴巴 Tair ⽀持动态扩缩容
腾讯 Tendis 实现了智能分⽚调度
美团在 Redis 集群优化⽅⾯有深⼊实践
1.3 本⽂主要⼯作与创新点
主要⼯作：
1. 设计并实现了基于热点识别的⾃适应分桶框架
2. 提出了多维度热度评估模型
3. 开发了⾼效的增量数据迁移算法
4. 构建了完整的性能测试体系
创新点：
1. 实时热点检测机制：结合访问频率和时间窗⼝的复合热度评估
2. 渐进式分桶调整：避免⼤规模数据迁移的增量调整策略
3. 预测性负载均衡：基于历史数据预测未来的热点趋势
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