Django支持使用Memcached和Redis这两种流行的内存型数据库作为缓存系统.我们今天来看Memcached和Redis的区别和性能对比. redis和memcached的区别 1.Redis和Memcache都是将数据存放在内存中,都是内存数据库.不过memcache还可用于缓存其他东西,例如图片.视频等等: 2.Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,hash等数据结构的存储: 3.虚拟内存--Redis当物理内存用完时,可以将一些很久没用到的val

写在开始 redis是一个基于内存hash结构的缓存型db.其优势在于速读写能力碾压mysql.由于其为基于内存的db所以存储数据量是受限的. redis性能 redis读写性能测试redis官网测试读写能到10万左右 redis读写能力为2W/s mysql读能力5K/s.写能力为3K/s 数据上看redis性能碾压mysql redis缓存穿透 缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据,由于缓存是不命中时被动写的,并且出于容错考虑,如果从存储层查不到数据则不写入缓存,这将导致这个不存在的数据每次

测试方法 为了对Ignite做一个基本了解,做了一个性能测试,测试方法也比较简单主要是针对client模式,因为这种方法和使用redis的方式特别像.测试方法很简单主要是下面几点: 不作参数优化,默认配置进行测试 在一台linux服务器上部署Ignite服务端,然后自己的笔记本作客户端 按1,10,20,50,100,200线程进行测试 测试环境说明 服务器: [09:36:56] ver. 1.7.0#20160801-sha1:383273e3 [09:36:56] OS: Linux 2.

Redis性能调优 尽管Redis是一个非常快速的内存数据存储媒介,也并不代表Redis不会产生性能问题.前文中提到过,Redis采用单线程模型,所有的命令都是由一个线程串行执行的,所以当某个命令执行耗时较长时,会拖慢其后的所有命令,这使得Redis对每个任务的执行效率更加敏感. 针对Redis的性能优化,主要从下面几个层面入手: 最初的也是最重要的,确保没有让Redis执行耗时长的命令 使用pipelining将连续执行的命令组合执行 操作系统的Transparent huge pages功能

.NET 环境中使用RabbitMQ   在企业应用系统领域,会面对不同系统之间的通信.集成与整合,尤其当面临异构系统时,这种分布式的调用与通信变得越发重要.其次,系统中一般会有很多对实时性要求不高的但是执行起来比较较耗时的地方,比如发送短信,邮件提醒,更新文章阅读计数,记录用户操作日志等等,如果实时处理的话,在用户访问量比较大的情况下,对系统压力比较大. 面对这些问题,我们一般会将这些请求,放在消息队列中处理:异构系统之间使用消息进行通讯.消息传递相较文件传递与远程过程调用(RPC)而言,似乎

Elasticsearch的几种架构性能对比测试报告 1.前言 选定了Elasticsearch作为存储的数据库,但是还需要对Elasticsearch的基础架构做一定测试,所以,将研究测试报告输出如下. 2.日志系统架构的基础 2.1所需环境和依赖软件 1)Elasticsearch:分布式存储数据库,用于存储产生的日志,是架构和系统的核心所在. 2)Filebeat:轻量级日志收集器,可以自动将日志发送至Es或者logstash 3)Logstash:日志收集/清洗工具,将日志过滤,清洗后可

Redis的优势 性能高不仅跟线程模型有关,它有很多原因,主要有如下3点: 基于内存: 单线程,但IO多路复用的利用率高: 数据结构为高性能优化. 下面分别阐述. Redis的优势:基于内存 性能高低都是相对的,Redis是基于内存的数据库,相对的我们拿传统的基于磁盘的数据库进行对比,如图: 其中,Redis数据库基于内存,分场景如下: 数据查询类场景:内存中有全量的数据,可以直接从内存中取得: 数据写入类场景:如果配置的是同步持久化,写入内存的同时,也会写入磁盘,性能有所降低,但是由于Redi

Redis性能解析--Redis为什么那么快? https://www.cnblogs.com/xlecho/p/11832118.html echo编辑整理,欢迎转载,转载请声明文章来源.欢迎添加echo微信(微信号:t2421499075)交流学习. 百战不败,依不自称常胜,百败不颓,依能奋力前行.——这才是真正的堪称强大!!! Redis的实际被应用都是因为它的性能,在众多缓存中Redis也是一个比较快的中间件,而且它是单线程操作,没有过的内存开销,给程序带来了更多的扩展空间. Redis

Redis 是基于单线程模型实现的,也就是 Redis 是使用一个线程来处理所有的客户端请求的,尽管 Redis 使用了非阻塞式 IO,并且对各种命令都做了优化(大部分命令操作时间复杂度都是 O(1)),但由于 Redis 是单线程执行的特点,因此它对性能的要求更加苛刻,本文我们将通过一些优化手段,让 Redis 更加高效的运行. 本文我们将使用以下手段,来提升 Redis 的运行速度: 缩短键值对的存储长度: 使用 lazy free(延迟删除)特性: 设置键值的过期时间: 禁用长耗时的查询命

背景与挑战 随着腾讯自研上云及公有云用户的迅速增长,一方面,腾讯云容器服务TKE服务数量和核数大幅增长, 另一方面我们提供的容器服务类型(TKE托管及独立集群.EKS弹性集群.edge边缘计算集群.mesh服务网格.serverless knative)也越来越丰富.各类容器服务类型背后的核心都是K8s,K8s核心的存储etcd又统一由我们基于K8s构建的etcd平台进行管理.基于它我们目前管理了千级etcd集群,背后支撑了万级K8s集群. 在万级K8s集群规模下的我们如何高效保障etcd集群的

1背景与挑战随着腾讯自研上云及公有云用户的迅速增长,一方面,腾讯云容器服务TKE服务数量和核数大幅增长, 另一方面我们提供的容器服务类型(TKE托管及独立集群.EKS弹性集群.edge边缘计算集群.mesh服务网格.serverless knative)也越来越丰富.各类容器服务类型背后的核心都是K8s,K8s核心的存储etcd又统一由我们基于K8s构建的etcd平台进行管理.基于它我们目前管理了千级etcd集群,背后支撑了万级K8s集群.在万级K8s集群规模下的我们如何高效保障etcd集群的稳

Redis性能分析有几个大的方向.分别是 (1)基准对比 (2)配置优化 (3)数据持久化 (4)键值优化 (5)缓存淘汰 (6)Redis集群 基准对比 在没有业务实例运行的情况下,在服务器上通过测试Redis 实例的基准性能来对比有实例运行情况下的redis性能.通过以下步骤来判断Redis实例是否变慢: 1.为避免业务服务器到 Redis 服务器之间的网络延迟,可以直接在 Redis 服务器测试实例的延迟 ​ redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379 --intrins

Redis 作为优秀的内存数据库,其拥有非常高的性能,单个实例的 OPS 能够达到 10W 左右.但也正因此如此,当我们在使用 Redis 时,如果发现操作延迟变大的情况,就会与我们的预期不符. 你也许或多或少地,也遇到过以下这些场景: 在 Redis 上执行同样的命令,为什么有时响应很快,有时却很慢? 为什么 Redis 执行 SET.DEL 命令耗时也很久? 为什么我的 Redis 突然慢了一波,之后又恢复正常了? 为什么我的 Redis 稳定运行了很久,突然从某个时间点开始变慢了? ...

(本文首发于"数据库架构师"公号,订阅"数据库架构师"公号,一起学习数据库技术)   Redis 作为一款业内使用率最高的内存数据库,其拥有非常高的性能,单节点的QPS压测能达到18万以上.但也正因此如此,当应用访问 Redis 时,如果发现响应延迟变大时就会给业务带来非常大的影响. 比如在日常使用Redis时,肯定或多或少都遇到过下面这种问题: 为什么Redis服务过去一直很稳定,突然从今天某个时间点开始变慢了? 为什么访问Redis相同的命令,有时响应很快,有时

(本文首发于"数据库架构师"公号,订阅"数据库架构师"公号,一起学习数据库技术,助力职业发展) 本篇为Redis性能问题诊断系列的第三篇,主要从Redis服务层面上进行讲解,重点对相关机制的工作原理进行剖析,及如何最优的使用来提高处理性能.   一.数据持久化的影响 为了保证 Redis 数据的安全性,我们可能会开启Redis的持久化将数据落盘,避免Redis服务崩溃或者服务器宕机导致的数据丢失. Redis当前支持两种典型的持久化模式:RDB.AOF. RDB持久

KVM 环境下MySQL性能对比 标签(空格分隔): Cloud2.0 [TOC] 测试目的 对比MySQL在物理机和KVM环境下性能情况 压测标准 压测遵循单一变量原则,所有的对比都是只改变一个变量的前提下完成 测试方式 以物理机MySQL为基准,分别做两次测试 测试IO相关参数(writethrough, innodb flush method) 测试CPU相关参数(NUMA Balancing) 测试环境 CPU:Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2620 v2 @ 2.10

如果你觉得我的有些话有点唐突,你不理解可以想看看前一篇<C++之冒泡排序.希尔排序.快速排序.插入排序.堆排序.基数排序性能对比分析>. 这几天闲着没事就写了一篇<C++之冒泡排序.希尔排序.快速排序.插入排序.堆排序.基数排序性能对比分析>的随笔,由于当时有点脑残把希尔排序写错了,导致其性能很多情况下都查过了快速排序.当时我就怀疑我的算法的正确性了,由于当时的激动没来得及检查,我直呼不可思议,以至于让快速排序任希尔排序做了老爷O(∩_∩)O哈哈~,这晚辈太不敬了.感谢博友“堕落的

 阅读目录: 性能相关的数据指标 内存使用率used_memory 命令处理总数total_commands_processed 延迟时间 内存碎片率 回收key 总结 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 replicatio

目前Java中最IO有多种文件读取的方法,本文章对比Stream,NIO ByteBuffer,NIO MappedByteBuffer的性能,让我们知道到底怎么能写出性能高的文件读取代码. package com.seeyon.nio; import org.junit.Test; import java.io.*; import java.nio.ByteBuffer; import java.nio.MappedByteBuffer; import java.nio.channels.Fi

C正则库做DNS域名验证时的性能对比   本文对C的正则库regex和pcre在做域名验证的场景下做评测. 验证DNS域名的正则表达式为: "^[0-9a-zA-Z_-]+(\\.[0-9a-zA-Z_-]+)*(\\.[a-zA-Z]{2,}\\.)$" 对于正常DNS请求日志中的6177578条日志做正则验证处理. 1,pcre 评测所用的pcre的版本号是:7.8.3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22