执行BGREWRITEAOF命令对redis的AOF进行重写 redis-cli BGREWRITEAOF 相关解释: Redis的AOF机制有点类似于Mysql binlog,是Redis的提供的一种持久化方式(另一种是RDB),它会将所有的写命令按照一定频率(no, always, every seconds)写入到日志文件中,当Redis停机重启后恢复数据库. AOF重写: (1) 随着AOF文件越来越大,里面会有大部分是重复命令或者可以合并的命令(100次incr = set key 1

vue.js的app.js太大怎么优化? # http://nginx.org/en/docs/http/ngx_http_gzip_module.htmlgzip on;gzip_min_length 1000;gzip_proxied expired no-cache no-store private auth;#gzip_types text/plain application/xml;gzip_types *; https://cn.vuejs.org/v2/guide/componen

一.背景 公司基于业务发展以及战略部署,需要实现在多个数据中心单元化部署,一方面可以实现多数据中心容灾,另外可以提升用户请求访问速度.需要保证多数据中心容灾或者实现用户就近访问的话,需要各个数据中心拥有一致的全量数据,如果真正实现用户就近读写,也就是实现真正的业务异地多活,数据同步是异地多活的基础,这就需要多数据中心间数据能够双向同步. 二.原生redis遇到的问题 1.不支持双主同步 原生redis并没有提供跨机房的主主同步机制,仅支持主从同步:如果仅利用redis的主从数据同步机制,只能将主

首先考虑如下因素: 1.数据的容量:1-3年内会大概多少条数据,每条数据大概多少字节: 2.数据项:是否有大字段,那些字段的值是否经常被更新: 3.数据查询SQL条件:哪些数据项的列名称经常出现在WHERE.GROUP BY.ORDER BY子句中等: 4.数据更新类SQL条件:有多少列经常出现UPDATE或DELETE 的WHERE子句中: 5.SQL量的统计比,如:SELECT:UPDATE+DELETE:INSERT=多少? 6.预计大表及相关联的SQL,每天总的执行量在何数量级? 7.表

本文原作者“ manong”,原创发表于segmentfault,原文链接:segmentfault.com/a/1190000006158186 1.引言   MySQL作为开源技术的代表作之一,是互联网得以广泛流行的重要基础技术之一. 国外 GitHub.Airbnb.Yelp.Coursera 均在使用 MySQL 数据库,国内阿里巴巴.去哪儿网.腾讯.魅族.京东等等的部分关键业务同样使用了 MySQL 数据库.同时,MySQL 也是众多数据库排行榜单的第一名,丛多国内一线互联网企业都在用

核心知识点: 1.AOF:以独立日志的方式记录写命令,重启时再执行命令.与RDB不同的是解决数据持久化的实时性,可以记录所有写操作. 2.AOF工作流程:写入命令.文件同步.文件重写.文件加载. 3.命令写入 a.将命令以文本协议格式保存在缓存中. b.为什么使用文本协议格式?兼容性.避免二次开销.可读性. c.为什么写入到缓存?这样不会受制于磁盘的IO性能 4.文件同步:从内存同步到文件中,有三种机制,使用的系统命令是write或fsync. (1).write会触发写延迟,依赖系统的调度机制

Redis的AOF持久化 每当Redis-Server接收到写数据时,就把命令以文本形式追加到AOF文件里,当重启Redis服务时,AOF文件里的命令会被重新执行一次,重新恢复数据.当AOF过大时将重写AOF文件. 工作原理 > lpush list 1 2 3 4 (integer) 4 127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1 1) "4" 2) "3" 3) "2" 4) "1" 12

redis中AOF和RDB的关闭方法   问题:当往redis中导入数据时,有时会出现redis server went away的情况: 原因: 导入的数据量太大,而内存不够(即内存1G,但数据有2G).此时的redis服务需要重启. 可能是同一时间导入的数据太多,导致数据持久化的操作出问题,此时需要关闭rdb跟aof. *关闭rdb的命令:config set save "" (或者进入配置文件将: Save 900 1 Save 300 10 Save 60 10000 注释掉,

MySQL优化的一些建议,单机MySQL的优化我分为三个部分,一是服务器物理硬件的优化,二是 MySQL安装时的编译优化,三是自身配置文件my.cnf的优化:如果单机的优化也解决不了你的数据库的压力的话,那这个时候就只有考虑采用集群架构的 方法,这个我在后面也会重点说明. 单机MySQL数据库的优化 一.服务器硬件对MySQL性能的影响 ①磁盘寻道能力 (磁盘I/O),我们现在上的都是SAS15000转的硬盘.MySQL每秒钟都在进行大量.复杂的查询操作,对磁盘的读写量可想而知.所以,通常认为磁

原地址:http://www.cnblogs.com/88999660/archive/2013/03/15/2961663.html 最近网友通过网站搜索Unity3D在手机及其他平台下占用内存太大. 这里写下关于Unity3D对于内存的管理与优化. Unity3D 里有两种动态加载机制:一个是Resources.Load,另外一个通过AssetBundle,其实两者区别不大. Resources.Load就是从一个缺省打进程序包里的AssetBundle里加载资源,而一般AssetBundl

redis这个内存数据库,它的高性能.稳定性都是不用怀疑的,但我们塞进redis的数据过多,内存过大,那如果出问题,那它可能会带给我们的就是灾难性. 作者:程超来源:网络|2016-05-23 09:54  这几年的线上业务表明,redis这个内存数据库,它的高性能.稳定性都是不用怀疑的,但我们塞进redis的数据过多,内存过大,那如果出问题,那它可能会带给我们的就是灾难性(我想很多公司都遇到过) 这里列举一下,我们遇到的一些问题: 1 主库宕机 先来看一下主库宕机容灾过程:如下图 在主库宕机的

当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的

无论锤子还是茄子手机的不断冒出,Android系统的手机市场占有率目前来说还是最大的,因此基于Android开发的App数量也是很庞大的. 那么,如何能开发出更高性能的Android App?相信是软件开发公司以及广大程序员们头疼的一大难题.今天,就给大家提供几个提高Android App性能的技巧. 高效地利用线程 1.在后台取消一些线程中的动作 我们知道App运行过程中所有的操作都默认在主线程(UI线程)中进行的,这样App的响应速度就会受到影响.会导致程序陷入卡顿.死掉甚至会发生系统错误.

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当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的

sudo docker images REPOSITORY                        TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE docker.io/golang                  1.10                d0e7a411e3da        5 days ago          794 MB docker.io/alpine               

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转自:https://mp.weixin.qq.com/s/VY69wWlrVLjRtKU7ULrYGw 当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SM

https://segmentfault.com/a/1190000006158186 https://tech.meituan.com/mysql-index.html http://www.cnblogs.com/wajika/p/6713636.html 使用索引,减少列,减少连接操作,精简数据类型和约束条件. 去除重复索引 重复索引使数据库需要做更多工作保持数据和索引一致性,且消耗磁盘空间,导致备份和恢复所需时间增加. 去除没有被使用的索引或者无效索引 改进索引 减少SQL语句 把多条A

单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的长度只分配真正需要的空间 使用枚举或整数代替字符串类型 尽量使用TIMESTAMP