一.Redis 的默认配置 了解 Redis 的都知道,Redis 服务器状态有很多可配置的默认值. 例如:数据库数量,最大可用内存,AOF 持久化相关配置和 RDB 持久化相关配置等等.我相信,关于 AOF 持久化和 RDB 持久化的配置大家都很熟悉,但是关于数据库数量和最大可用内存,是不是恰恰很容易被大家忽略? 当 Redis 实例部署在正式环境时,我们可能会根据系统业务或者服务器配置来对 redis.conf 配置文件里的一些选项进行修改.可能此时我们的潜意识都会觉得,大部分东西都是越多越

转载地址:http://www.2cto.com/database/201507/420889.html redis的maxmemory参数用于控制redis可使用的最大内存容量.如果超过maxmemory的值,就会动用淘汰策略来处理expaire字典中的键. 关于redis的淘汰策略: Redis提供了下面几种淘汰策略供用户选择,其中默认的策略为noeviction策略: ·         noeviction:当内存使用达到阈值的时候,所有引起申请内存的命令会报错. ·         a

原文:单线程的redis为什么吞吐量可以这么大 一.Redis的高并发和快速原因 1.redis是基于内存的,内存的读写速度非常快: 2.redis是单线程的,省去了很多上下文切换线程的时间: 3.redis使用多路复用技术,可以处理并发的连接.非阻塞IO 内部实现采用epoll,采用了epoll+自己实现的简单的事件框架.epoll中的读.写.关闭.连接都转化成了事件,然后利用epoll的多路复用特性,绝不在io上浪费一点时间. 二.为什么Redis是单线程的 1.官方答案 因为Redis是基

redis.conf中的maxmemory定义REdis可用最大物理内存,有多种书写方式,以下均为合法: maxmemory 1048576 maxmemory 1048576B maxmemory 1000KB maxmemory 100MB maxmemory 1GB maxmemory 1000K maxmemory 100M maxmemory 1G 没有带单位尾巴的为字节数,以B结尾的表示相应的大小.但需要注意KB和K.MB和M.GB和G是不同的,如1K表示1000字节,而1KB则为1

1.对一个大文件比如我的文件为 -rw-r--r--  1 ubuntu ubuntu  9.1G Mar  1 17:53 2018-12-awk-uniq.txt 2.使用split命令切割成10个小文件 split -b 1000m 2018-12-awk-uniq.txt    -b 按照字节切割 , 支持单位m和k 3.使用10个php进程读取文件 , 插入redis的有序集合结构中 , 重复的是插不进去的 ,因此可以起到去重的作用 <?php $file=$argv[1]; //守护

一是redis使用内存 而是redis使用多路复用的IO模型: 现代的UNIX操作系统提供了select/poll/kqueue/epoll这样的系统调用,这些系统调用的功能是:你告知我一批套接字,当这些套接字的可读或可写事件发生时,我通知你这些事件信息. epoll的优点 epoll 没有最大并发连接的限制,上限是最大可以打开文件的数目,这个数字一般远大于 2048, 一般来说这个数目和系统内存关系很大 ,具体数目可以 cat /proc/sys/fs/file-max 察看. 效率提升, E

一.Redis的高并发和快速原因 1.redis是基于内存的,内存的读写速度非常快: 2.redis是单线程的,省去了很多上下文切换线程的时间: 3.redis使用多路复用技术,可以处理并发的连接.非阻塞IO 内部实现采用epoll,采用了epoll+自己实现的简单的事件框架.epoll中的读.写.关闭.连接都转化成了事件,然后利用epoll的多路复用特性,绝不在io上浪费一点时间.   二.为什么Redis是单线程的 1.官方答案 因为Redis是基于内存的操作,CPU不是Redis的瓶颈,R

如果redis配置了maxmemory和maxmemory-policy策略,则当redis内存数据达到maxmemory时,会根据maxmemory-policy配置来淘汰内存数据,以避免OOM.redis提供了以下6种淘汰策略:1,noeviction:不执行任何淘汰策略,当达到内存限制的时候客户端执行命令会报错.2,allkeys-lru:从所有数据范围内查找到最近最少使用的数据进行淘汰,直到有足够的内存来存放新数据.3,volatile-lru:从所有的最近最少访问数据范围内查找设置到过

redis下,数据库是由一个整数索引标识,而不是由一个数据库名称.默认情况下,一个客户端连接到数据库0.redis配置文件中下面的参数来控制数据库总数: /etc/redis/redis.conf 文件中,有个配置项 databases = 16 //默认有16个数据库

redis的高性能.稳定性都是不用怀疑的,但如果redis塞入数据过多,内存过大,那如果出问题,那它可能会给我们的就是灾难性的. 1 主库宕机 主库宕机,常见的策略为“切主”.具体为从该集群剩余从库中选出一个从库奖其升级为主库, 该从库升级为主库后再讲剩余从库挂载至其下成为其从库. 以上是一个完整的容灾过程,而代价最大的过程为从库的重新挂载,而非主库的切换. 2 扩容问题 一个20G的redis扩容一个从库需要将近20分钟,这个紧急时刻20分钟业务能够容忍吗? 为什么扩容还要业务呢? 3 网络不

//只允许127.0.0.1访问6379 iptables -A INPUT -s 127.0.0.1 -p tcp --dport 6379 -j ACCEPT //其他ip访问全部拒绝 iptables -A INPUT -p TCP --dport 6379 -j REJECT 远程测试下 没拒绝前 拒绝后

概述 Redis 是一个开源的,基于内存的结构化数据存储媒介,可以作为数据库.缓存服务或消息服务使用.``` Redis 支持多种数据结构,包括字符串.哈希表.链表.集合.有序集合.位图.Hyperloglogs 等. Redis 具备 LRU 淘汰.事务实现.以及不同级别的硬盘持久化等能力,并且支持副本集和通过 Redis Sentinel 实现的高可用方案,同时还支持通过 Redis Cluster 实现的数据自动分片能力. Redis 的主要功能都基于单线程模型实现,也就是说 Redis

redis大key,这里指的是大的集合数据类型,如(set/hash/list/sorted set),一个key包含很多元素.由于redis是单线程,在删除大key(千万级别的set集合)的时候,或者清理过期大key数据时,主线程忙于删除这个大key,会导致redis阻塞.崩溃,应用程序异常的情况. 一个例子 线上redis作为实时去重的一个工具,里面有6千万的用户guid,这么一个set集合,如果直接使用del删除,会导致redis严重阻塞. > info memory # Memory u

大家好,我是「码哥」,大家可以叫我靓仔. 这次码哥跟大家分享一些优化神技,当你面试或者工作中你遇到如下问题,那就使出今天学到的绝招,一招定乾坤! 如何用更少的内存保存更多的数据? 我们应该从 Redis 是如何保存数据的原理展开,分析键值对的存储结构和原理. 从而继续延展出每种数据类型底层的数据结构,针对不同场景使用更恰当的数据结构和编码实现更少的内存占用. 为了保存数据, Redis 需要先申请内存,数据过期或者内存淘汰需要回收内存,从而拓展出内存碎片优化. 最后,说下 key.value 使

现象 日志里出现异常: OOM command not allowed when used memory > 'maxmemory' 原因 内存已满,不允许再存数据了,可以通过redis-cli 查看redis的具体信息 > info memory # Memory used_memory: used_memory_human:3.93M used_memory_rss: used_memory_peak: used_memory_peak_human:.84G used_memory_lua

Redis内存不够,报错. 三种解决思路 注:如修改了配置文件需重启redis 1. 增加redis内存,修改redis.conf(集群中为redis-env.sh),默认为1024MB,增加到合适的内存. maxmemory 2gb 2. 修改redis存储策略 默认的redis设置是非常保守的,即内存超限后就不在存储,可以把策略修改为LRU算法(最近最少使用算法)——新存储的信息会替换掉旧的信息,从而不会是内存越线,修改redis.conf.这个必须结合业务场景,如果没有自动加载数据到red

个推作为国内第三方推送市场的早期进入者,专注于为开发者提供高效稳定的推送服务,经过9年的积累和发展,服务了包括新浪.滴滴在内的数十万APP.由于我们推送业务对并发量.速度要求很高,为此,我们选择了高性能的内存数据库Redis.然而,在实际业务场景中我们也遇到了一些Redis大key造成的服务阻塞问题,因此积累了一些应对经验.本文将对大key的发现.解决大key删除造成的阻塞做相应的介绍. Redis大key的一些场景及问题 大key场景 Redis使用者应该都遇到过大key相关的场景,比如: 1

个推作为国内第三方推送市场的早期进入者,专注于为开发者提供高效稳定的推送服务,经过9年的积累和发展,服务了包括新浪.滴滴在内的数十万APP.由于我们推送业务对并发量.速度要求很高,为此,我们选择了高性能的内存数据库Redis.然而,在实际业务场景中我们也遇到了一些Redis大key造成的服务阻塞问题,因此积累了一些应对经验.本文将对大key的发现.解决大key删除造成的阻塞做相应的介绍. Redis大key的一些场景及问题 大key场景 Redis使用者应该都遇到过大key相关的场景,比如: 1

作者:小林coding 图解计算机基础(操作系统.计算机网络.计算机组成.数据库等)网站:https://xiaolincoding.com 大家好,我是小林. 上周有位读者字节一二面时,被问到:Redis 的大 Key 对持久化有什么影响? Redis 的持久化方式有两种:AOF 日志和 RDB 快照. 所以接下来,针对这两种持久化方式具体分析分析. 大 Key 对 AOF 日志的影响 先说说 AOF 日志三种写回磁盘的策略 Redis 提供了 3 种 AOF 日志写回硬盘的策略,分别是: A

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