master最好不要做任何的持久化工作,如RD内存快照或者AOF日志文件: 如果数据比较重要,某个slave开始AOF备份数据,策略设置为每秒同步1次: 为了主从复制的速度和连接的稳定性,master和slave最好在同一个局域网内: 尽量避免在压力很大的主库上增加从库: 主从复制不要使用图状结构,用单向链表结构更为稳定,即:master <-  slave1 <- slave2  <- slave3 ... ,这样的结构更方便解决单点故障问题,实现slave对master的替换.如果m

Master写内存快照,save命令调度rdbSave函数,会阻塞主线程的工作,当快照比较大时对性能影响是非常大的,会间断性暂停服务,所以Master最好不要写内存快照. Master AOF持久化,如果不重写AOF文件,这个持久化方式对性能的影响是最小的,但是AOF文件会不断增大,AOF文件过大会影响Master重启的恢复速度. Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件,AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源,导致服务load过高,出现短暂服务暂停现象. 下面是我的一个实际

1.Master 最好不要写内存快照,如果 Master 写内存快照,save 命令调度 rdbSave 函数,会阻塞主线程的工作,当快照比较大时对性能影响是非常大的,会间断性 暂停服务 2.如果数据比较重要,某个 Slave 开启 AOF 备份数据,策略设置为每秒同步一 3.为了主从复制的速度和连接的稳定性,Master 和 Slave 最好在同一个局域网 4.尽量避免在压力很大的主库上增加从 5.主从复制不要用图状结构,用单向链表结构更为稳定,即:Master <- Slave1 <- S

1. 在IE6元素浮动,如果宽度需要内容撑开,就给里面的块元素加浮动. 2. IE6下最小高度问题:在IE6下元素高度小于19px的时候,会被当作19px处理.解决方案:给元素加 overflow:hidden. 3. border:1px dotted #000: 1px dotted 在IE6下不支持 解决方案:切背景平铺 4. margin传递:解决方案:a.父级或自己浮动; b.给元素加 overflow:hidden;zoom:1; 5. 在IE6下父级有边框的时候,子元素的margi

性能相关的数据指标 通过Redis-cli命令行界面访问到Redis服务器,然后使用info命令获取所有与Redis服务相关的信息.通过这些信息来分析文章后面提到的一些性能指标. info命令输出的数据可分为10个类别,分别是: server clients memory persistence stats replication cpu commandstats cluster keyspace 这篇主要介绍比较重要的2部分性能指标memory和stats. 需要注意的是info命令返回的信息

Redis 常见的性能问题都有哪些?如何解决? Master写内存快照,save命令调度rdbSave函数,会阻塞主线程的工作,当快照比较大时对性能影响是非常大的,会间断性暂停服务,所以Master最好不要写内存快照. Master AOF持久化,如果不重写AOF文件,这个持久化方式对性能的影响是最小的,但是AOF文件会不断增大,AOF文件过大会影响Master重启的恢复速度.Master最好不要做任何持久化工作,包括内存快照和AOF日志文件,特别是不要启用内存快照做持久化,如果数据比较关键,某

阅读目录 代码 数据库 缓存 异步 NoSQL JVM调优 多线程与分布式 度量系统(监控.报警.服务依赖管理) 案例一:商家与控制区关系的刷新job 案例二:POI缓存设计与实现 案例三:业务运营后台相关页面的性能优化 add by zhj: 我个人感觉性能优化分析影响性能的因素有哪些,然后按影响力的大小进行排序,然后进行排序. 然后进一步分析每个因素为何会影响性能,把这些因素再找出来,再按影响力大小进行排序.基本上,经过 这两层的分析,基本就够用了.对这些因素思考解决办法. 1. 数据库层

Redis作为内存数据库,拥有非常高的性能,单个实例的QPS能够达到10W左右.但我们在使用Redis时,经常时不时会出现访问延迟很大的情况,如果你不知道Redis的内部实现原理,在排查问题时就会一头雾水. 很多时候,Redis出现访问延迟变大,都与我们的使用不当或运维不合理导致的. 这篇文章我们就来分析一下Redis在使用过程中,经常会遇到的延迟问题以及如何定位和分析. 使用复杂度高的命令 如果在使用Redis时,发现访问延迟突然增大,如何进行排查? 首先,第一步,建议你去查看一下Redis的

2011 年,当初选择 Redis 作为主要的内存数据存储,主要吸引我的是它提供多样的基础数据结构可以很方便的实现业务需求.另一方面又比较担心它的性能是否足以支撑,毕竟当时 Redis 还属于比较新的开源产品.但 Redis 官网宣称其是提供多数据结构的高性能存储,我们对其还是抱有幻想的. 幻想 要了解 Redis 的性能,我们先看看官方的基准性能测试数据,心里有个底. 测试前提 Redis version 2.4.2 Using the TCP loopback Payload size =

一. 下载redis最新版本2.2.14 cd /usr/local/src wget –c http://redis.googlecode.com/files/redis-2.2.14.tar.gz 二. 编译安装redis tar zxvf redis-2.2.14.tar.gz cd redis-2.2.14 make make命令执行完成后,会在src目录下生成5个可执行文件,分别是redis-server.redis-cli.redis-benchmark.redis-check-ao

2011 年,当初选择 Redis 作为主要的内存数据存储,主要吸引我的是它提供多样的基础数据结构可以很方便的实现业务需求.另一方面又比较担心它的性能是否足以支撑,毕竟当时 Redis 还属于比较新的开源产品.但 Redis 官网宣称其是提供多数据结构的高性能存储,我们对其还是抱有幻想的. 幻想 要了解 Redis 的性能,我们先看看官方的基准性能测试数据,心里有个底. 测试前提 Redis version 2.4.2 Using the TCP loopback Payload size =

Redis 的性能幻想与残酷现实 2011 年,当初选择 Redis 作为主要的内存数据存储,主要吸引我的是它提供多样的基础数据结构可以很方便的实现业务需求.另一方面又比较担心它的性能是否足以支撑,毕竟当时 Redis 还属于比较新的开源产品.但 Redis 官网宣称其是提供多数据结构的高性能存储,我们对其还是抱有幻想的. 幻想 要了解 Redis 的性能,我们先看看官方的基准性能测试数据,心里有个底. 测试前提 Redis version 2.4.2 Using the TCP loopbac

迁移:基于Redis的在线用户列表解决方案 前言: 由于项目需求,需要在集群环境下实现在线用户列表的功能,并依靠在线列表实现用户单一登陆(同一账户只能一处登陆)功能: 在单机环境下,在线列表的实现方案可以采用SessionListener来完成,当有Session创建和销毁的时候做相应的操作即可完成功能及将相应的Session的引用存放于内存中,由于持有了所有的Session的引用,故可以方便的实现用户单一登陆的功能(比如在第二次登陆的时候使之前登陆的账户所在的Session失效). 而在集群环

Redis是一个key-value存储系统,现在在各种系统中的使用越来越多,大部分情况下是因为其高性能的特性,被当做缓存使用,这里介绍下Redis经常遇到的使用场景. Redis特性 一个产品的使用场景肯定是需要根据产品的特性,先列举一下Redis的特点: 读写性能优异 持久化 数据类型丰富 单线程 数据自动过期 发布订阅 分布式 这里我们通过几个场景,不同维度说下Redis的应用. 高性能适合当做缓存 缓存是Redis最常见的应用场景,之所有这么使用,主要是因为Redis读写性能优异.而且逐渐

Redis简介 redis是一个key-value存储系统.和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串).list(链表).set(集合).zset(sortedset --有序集合)和hash(哈希类型).这些数据类型都支持push/pop.add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的.在此基础上,redis支持各种不同方式的排序.与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中.区别的是redis会周期

参照官网描述(https://redis.io/download),linux下redis安装步骤如下: $ wget http://download.redis.io/releases/redis-3.2.9.tar.gz $ tar xzf redis-3.2.9.tar.gz $ cd redis-3.2.9 $ make 或者 make install PREFIX=安装目录 上述流程依次代表,下载redis --> 解压 --> 进入解压目录 --> 编译源码 多数情况下,执行

一 前言 Redis是一个key-value存储系统,现在在各种系统中的使用越来越多,大部分情况下是因为其高性能的特性,被当做缓存使用,这里介绍下Redis经常遇到的使用场景. 二 Redis特性 一个产品的使用场景肯定是需要根据产品的特性,先列举一下Redis的特点: 读写性能优异 持久化 数据类型丰富 单线程 数据自动过期 发布订阅 分布式 这里我们通过几个场景,不同维度说下Redis的应用 三 应用场景 高性能适合当做缓存 缓存是Redis最常见的应用场景,之所有这么使用,主要是因为Red

  一.memcached与redis的区别? 1.存储方式不同.memcached把数据全部存在内存之中,断电之后会挂掉,而redis虽然也用到了内存,但是会有部分数据存在硬盘中,保证数据持久性. 2.数据支持类型不同.memcached对数据支持比较简单,而redis支持数据类型较丰富,如string.list.set.sorted set.hash. 3.底层实现不同.一般调用系统函数,会消耗比较多的时间去请求,redis自己构建了vm,速度会更快. 二.redis数据的淘汰策略? 1.v

C++高并发场景下读多写少的解决方案 概述 一谈到高并发的解决方案,往往能想到模块水平拆分.数据库读写分离.分库分表,加缓存.加mq等,这些都是从系统架构上解决.单模块作为系统的组成单元,其性能好坏也能很大的影响整体性能,本文从单模块下读多写少的场景出发,探讨其解决方案,以其更好的实现高并发. 不同的业务场景,读和写的频率各有侧重,有两种常见的业务场景: 读多写少:典型场景如广告检索端.白名单更新维护.loadbalancer 读少写多:典型场景如qps统计 本文针对读多写少(也称一写多读)场景

说明:操作系统:CentOS1.安装编译工具yum install wget  make gcc gcc-c++ zlib-devel openssl openssl-devel pcre-devel kernel keyutils  patch perl 2.安装tcl组件包(安装Redis需要tcl支持)cd /usr/local/src #进入软件包存放目录wget  http://downloads.sourceforge.net/tcl/tcl8.6.6-src.tar.gztar