Redis是一种支持Key-Value等多种数据结构的存储系统,其数据特性是“ALL IN MEMORY”,因此优化内存十分重要.在对Redis进行内存优化时,先要掌握Redis内存存储的特性比如字符串,压缩编码,整数集合等,再根据数据规模和所用命令需求去调整,从而达到空间和效率的最佳平衡. 但随着数据大幅增长,开发人员需要面对重新优化内存所带来开发和数据迁移的双重成本也越来越高.Redis所有的数据都在内存中,那么,我们是否可以通过简便高效的方式去实现Redis内存优化呢? 答案当然是可以的.…

redis缓存优化 一.问题 在Javaweb项目中,如果每次刷新,所有资源都重新从数据库中读取,这样每次效率会很低,在这里可以使用redis非关系型数据库,将一些不经常变化得资源加载进内存中.提高效率. 二.解决办法 在准备查询数据得时候先别从关系型数据库(例如mysql)中查寻,先从redis中查询有没有自己需要得数据, 三.具体操作 public String findAllJson() { //1.从redis中查询数据 Jedis jedis = JedisPoolUtils.getJ…

redis性能优化.内存分析及优化 1.优化网络延时 2.警惕执行时间长的操作 3.优化数据结构.使用正确的算法 4.考虑操作系统和硬件是否影响性能 5.考虑持久化带来的开销 5.1 RDB 全量持久化. 5.2 AOF 增量持久化. 6.使用分布式架构 -- 读写分离.数据分片 7.reids 内存分析及使用优化 7.1 内存使用 7.1.1 对象内存 7.1.2 缓冲内存 7.2 redis子进程内存消耗 7.3 redis内存管理 7.3.1 内存上限:maxmemory 7.3.2 内存…

今日内容概要 redis高可用 redis集群 redis缓存优化 内容详细 1.redis高可用 # 主从复制存在的问题: 1 主从复制,主节点发生故障,需要做故障转移,可以手动转移:让其中一个slave变成master--->哨兵 2 主从复制,只能主写数据,所以写能力和存储能力有限---->集群 # 案例 -一主两从,主写数据,从读数据 -如果主库挂掉,从库只能读,redis就不能对外提供服务了,它就不高可用 -即便主挂掉,选一个从库作为主库,继续对外提供服务 就是高可用 -原来的主库,…

redis内存管理方式,支持tcmalloc,jemalloc,malloc三种内存分配,memcache使用slabs,malloc等内存分配方式. 简单点,就是redis,是边用边申请,使用现场申请内存的方式来存储数据,并且很少使用free-list等方式来优化内存分配: memcache使用预分配的内存池的方式,使用slab和大小不同的chunk来管理内存,Item根据大小选择合适的chunk存储,内存池的方式可以省去申请/释放内存的开销 优化的参数: 1.设置下redis.conf中的m…

https://redis.io/topics/memory-optimization  官方文档 一.特殊编码: 自从Redis 2.2之后,很多数据类型都可以通过特殊编码的方式来进行存储空间的优化.其中,Hash.List和由Integer组成的Sets都可以通过该方式来优化存储结构,以便占用更少的空间,在有些情况下,可以省去9/10的空间.    这些特殊编码对于Redis的使用而言是完全透明的,事实上,它只是CPU和内存之间的一个交易而言.如果内存使用率方面高一些,那么在操作数据时消耗的…

场景 大家如果是做后端开发的,想必都实现过列表查询的接口,当然有的查询条件很简单,一条 SQL 就搞定了,但有的查询条件极其复杂,再加上库表中设计的各种不合理,导致查询接口特别难写,然后加班什么的就不用说了(不知各位有没有这种感受呢~). 下面以一个例子开始,这是某购物网站的搜索条件,如果让你实现这样的一个搜索接口,你会如何实现?(当然你说借助搜索引擎,像 Elasticsearch 之类的,你完全可以实现.但我这里想说的是,如果要你自己实现呢?) 从上图中可以看出,搜索总共分为6大类,每大类中…

1.pipeling “请求-响应”模式的服务器在处理完一个请求后就开始处理下一个请求,不管客户端是否读取到前一个请求的响应结果.这让客户端不需要发一个请求等一个响应的串行,可以一次发送多个请求,再最后一次性读取所有响应.这就叫pipelining(管道化),这种技术几十年来广泛的使用 使用pipelining时,只需要从客户端一次向Redis发送多条命令(以\r\n)分隔,Redis就会依次执行这些命令,并且把每个命令的返回按顺序组装在一起一次返回 Pipelining的局限性 Pipelin…

突然发现我们的redis 已经用了30G了,好吧这是个很尴尬的数字因为我们的缓存机器的内存目前是32G的,内存已经告竭.幸好上上周公司采购了90G的机器,现在已经零时迁移到其中的一台机器上了.(跑题下,90G的内存太爽了是我除了koding.com 之外第二次用到90G的机器,koding 是个好网站,在线编程IDE.) 但是随着数据量越来越大单机始终无法承受的,改造势在必行.经过初步思考我们得出了很简单的方案 概括起来就是    "内外兼修" 1.内功修炼 先从我们的应用层说起 看看…

先来认识2个redis配置参数 hash-max-ziplist-entries : hash内部编码压缩列表的最大值,默认512 hash-max-zipmap-value : hash内部编码压缩列表单个key的最大值,默认64字节. 这是hash的配置,list,set,zset也有类似的配置参数. 先说结论:总结redis节约内存的方法. 1,使用对象共享池优化小整数对象. 2,数据优先使用整数,比字符串更节省空间. 3,操作优化.尽量避免字符串的追加操作,因为字符串存在预分配机制.追加…