Pandas系列之入门篇--HDF5 简介 HDF5(层次性数据格式)作用于大数据存储,其高效的压缩方式节约了不少硬盘空间,同时也给查询效率带来了一定的影响, 压缩效率越高,查询效率越低.pandas 0.20.1之后的版本默认选用blosc压缩,跟bzip2相比,其间做了一个小测试,10000 条数据,bzip2的压缩率是blosc的30倍,而查询效率blosc却是bzip2的8倍.至于项目中选用哪种压缩方式,需要看具体需求. 回顾上一节<Pandas系列之入门篇> 上一节提到用hdf5作为

 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

转自:http://www.cnblogs.com/mushroom/p/4738170.html 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: s

对这段时间redis性能调优做一个记录. 1.单进程单线程 redis是单进程单线程实现的,如果你没有特殊的配置,redis内部默认是FIFO排队,即你对redis的访问都是要在redis进行排队,先入先出的串行执行. 之所以能够保持高性能是因为以下3点: 1)内存操作 2)数据结构简单 3)大多数是hash操作 redis基本的命令耗时都是us级别的,所以及时是单进程单线程,也能保证很高的QPS. 2.can not get Resource from jedis pool和jedis con

背景 近来,需要用到 Redis 这类缓存技术 —— MongoDB 和 Redis 没有进行过比较. 我也懒得在这些细节上 纠结那么多 —— 按照网友给出的文章,听从网友建议,选择 Redis. Redis 我在 2014年的时候正式用过一次,那时候用的是 ServiceStack.Redis —— 要引用4.5个程序集,挺闹心的. 正题 开始比较 客户端调用时, ServiceStack.Redis 与 StackExchange.Reids 的性能. using System; using

一.如何查看Redis性能 info命令输出的数据可以分为10个分类,分别是: server,clients,memory,persistence,stats,replication,cpu,commandstats,cluster,keyspace 为了快速定位并解决性能问题,这里选择5个关键性的数据指标,它包含了大多数人在使用Redis上会经常碰到的性能问题 二.内存 上图中used_memory 字段数据表示的是:由Redis分配器分配的内存总量,以字节(byte)为单位. 其中used_

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

一. Redis部署结构优化建议 1． Master不做AOF或RDB持久化,Slave做AOF持久化,建议同时做RDB持久化 2． 所有Master全部增加Slave 3． Master挂载Slave不超过2个,采用M-S-S方式挂载.若想保证高可用,即主从切换,可采用Keepalived机制. 备注:以上是基于Redis部署结构不合理提出的建议,同时也参考了新浪微博.淘宝架构中Redis优化方案给出 二. Redis配置优化建议 1.tcp-keepalive 60 阻止由于某个comman

Redis 性能測试 Redis 性能測试是通过同一时候运行多个命令实现的. 语法 redis 性能測试的基本命令例如以下: redis-benchmark [option] [option value] 实例 下面实例同一时候运行 10000 个请求来检測性能: redis-benchmark -n 10000 PING_INLINE: 141043.72 requests per second PING_BULK: 142857.14 requests per second SET: 141

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作为一种KV缓存服务器,有着极高的性能,相对于memcache,Redis支持更多中数据类型,因此在业界广泛应用. Redis为什么快: 数据是存储在内存中的. Redis是单线程的. 将数据存储在内存中,读取的时候后不需要进行磁盘的IO,单线程也保证了系统没有线程的上下文切换. 从数据存储层面上分析Redis性能为何如此高. Redis性能如此高的原因,有如下几点 纯内存操作 单线程 高效的数据结构 合理的数据编码 其他方面的优化 在Redis中,常用的5中数据结构和应用场景如下:

啦啦啦,我是卖身不卖艺的二哈,ε=(´ο｀*)))唉错啦(我是开车的二哈),我又来了,铁子们一起开车呀! 今天来分析下CPU结构对Redis性能会有影响吗? 在进行Redis性能分析的时候,通常我们会考虑下面这些方面,如: 1. 缩短 key 的长度 2. 禁止使用 keys * 我们都知道 keys *, 在使用的时候 Redis 会处于阻塞状态,导致其它任何命令在你的 Redis 实例中都无法执行.这个情况在 Redis 数据量大的时候就很明显,严重影响系统的运行.(一般我们用 scan 来

Redis被广泛使用的一个很重要的原因是它的高性能.因此我们必要要重视所有可能影响Redis性能的因素.机制以及应对方案.影响Redis性能的五大方面的潜在因素,分别是: Redis内部的阻塞式操作 CPU核和NUMA架构的影响 Redis关键系统配置 Redis内存碎片 Redis缓冲区 这一讲,我们来学习一下CPU对Redis的性能影响及应对方法. 主流CPU架构 学习之前,我们先来了解主流CPU架构有哪些,有什么特点,以便我们更好地了解CPU是如何影响Redis的. CPU多核架构 一个C

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

在一些网络服务的系统中,Redis 的性能,可能是比 MySQL 等硬盘数据库的性能更重要的课题.比如微博,把热点微博[1],最新的用户关系,都存储在 Redis 中,大量的查询击中 Redis,而不走 MySQL. 那么,针对 Redis 服务,我们能做哪些性能优化呢?或者说,应该避免哪些性能浪费呢? Redis 性能的基本面 在讨论优化之前,我们需要知道,Redis 服务本身就有一些特性,比如单线程运行.除非修改 Redis 的源代码,不然这些特性,就是我们思考性能优化的基本面. 那么,有哪

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