单线程的Redis一向以简洁高效著称,但也有其阿喀琉斯之踵:阻塞!单个线程在最容易产生瓶颈的网络读写(Redis大key)请求完成之前,其他所有请求都将会被阻塞,严重影响其效率,因此Redis的多线程呼声就越来越高.由于是基于内存的操作延迟非常低,所以即便是单线程模式下CPU资源也不会是的瓶颈.最容易出现瓶颈的还是网络IO操作.在Redis 6.0开始支持多线程之后,所谓的多线程也只是socket层面的多线程,核心的内存读写还是单线程模式.弄清楚了多线程的本质之后,就会有一系列的问题,多线程

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

最近关注了一下ssdb,它的特点是基于文件存储系统所以它支撑量大的数据而不因为内存的限制受取约束.从官网的测试报告来看其性能也非常出色和redis相当,因此可以使用它来代替redis来进行k-v数据业务的处理.想法总是美好的,不过现实中就可能带点骨感. 幸好ssdb是兼容redis的部份协议,所以直接用redis client库就可以进行一个压力测试.以于针对Redis和ssdb的几个读操进行一个简单的性能测试对比,这个测试不是直接在本机调用Redis和ssdb. 而是通过一个程序在别的服务器上

redis的keys命令类似于Mysql的like命令,无非就是模糊匹配相近的字符数据. KEYS 的速度非常快,但在一个大的数据库中使用它仍然可能造成性能问题,如果你需要从一个数据集中查找特定的 key ,最好还是用 Redis 的集合结构(set)来代替,我们在实际生产环境中请求并发比较多的地方还是最好忽略掉,如果仅仅为我们开发人员所用到的地方,可以偷偷用一下.因为Keys会引发Redis锁,并且增加Redis的CPU占用,情况是很恶劣的,如果数据庞大的话可能需要几秒或更长. 如果有这种需求

本文主要介绍及演示一些Redis相关的状态监控和性能调优的命令及使用方法: 1.redis-benchmark redis基准信息,redis服务器性能检测 例如: 检测redis服务器性能,本机6379端口的实例,100个并发连接,100000个请求 redis-benchmark -h localhost -p -c -n [root@redis-server ~]# redis-benchmark -h localhost -p -c -n ====== PING_INLINE =====

redis-benchmark测试工具的命令使使用方法及参数如下:redis-benchmark [-h <host>] [-p <port>] [-c <clients>] [-n <requests]> [-k <boolean>] -h <hostname>      Server hostname (default 127.0.0.1) -p <port>          Server port (default

一.使用方法 ----------------------------------------- private volatile static JedisPool pool = null; //本地测试private volatile static JedisSentinelPool sentinelPool = null;private static GenericObjectPoolConfig config = null;private static final int TIMEOUT

一. Redis为什么是单线程 注意:redis 单线程指的是网络请求模块使用了一个线程,即一个线程处理所有网络请求,其他模块仍用了多个线程. 因为CPU不是Redis的瓶颈.Redis的瓶颈最有可能是机器内存或者网络带宽,既然单线程容易实现,而且CPU不会成为瓶颈,那就顺理成章地采用单线程的方案了.关于redis的性能,官方网站也有,普通笔记本轻松处理每秒几十万的请求 二. Redis为什么这么快 1.完全基于内存,绝大部分请求是纯粹的内存操作,非常快速.数据存在内存中,类似于HashMap,

Redis我们一般是用作缓存,扛并发:或者用于某些特定的业务场景,比如前面说到redis各种数据类型的使用场景以及redis的哨兵和集群模式. 这里主要整理了下redis用作缓存,存在的一些问题,以及改善方案. 简单的流程就像这个样子,一般请先到缓存区获取,如果缓存没有再到后端的数据库去查询. 1.缓存穿透 缓存穿透是指,是指查询一个根本不存在数据,这样缓存层里面没有,就会去访问后面的存储层了.如果有大量的这种恶意请求过来,都打向后面的存储层.显然我们的存储层是扛不住这样的压力.这样缓存就失去了

1.持久化选项 Redis提供了2种不同的持久化方法来将数据存储到硬盘里面.一种方法叫快照(snapshotting),它可以将存在于某一时刻的所有数据都写入硬盘里.另一种方法叫只追加文件(append-only file,AOF),它会在执行写命令时,将被执行的写命令复制到硬盘里面.这两种持久化方法既可以同时使用,又可以单独使用,在某些特定情况下甚至可以两种都不使用,具体选择哪种方式根据用户数据以及应用来决定. 将内存中的数据存储到硬盘的一个主要原因是为了在之后重用数据,或者是为了防止系统故障

一.背景 在现网环境,一些使用Redis集群的业务随着业务量的上涨,往往需要进行节点扩容操作. 之前有了解到运维同学对一些节点数比较大的Redis集群进行扩容操作后,业务侧反映集群性能下降,具体表现在访问时延增长明显. 某些业务对Redis集群访问时延比较敏感,例如现网环境对模型实时读取,或者一些业务依赖读取Redis集群的同步流程,会影响业务的实时流程时延.业务侧可能无法接受. 为了找到这个问题的根因,我们对某一次的Redis集群迁移操作后的集群性能下降问题进行排查. 1.1 问题描述 这一次

2022年6月,腾讯云Redis全新升级,发布高性能版本,单节点可提供50W+吞吐,性能是原生Redis的4倍.同时,腾讯云Redis推出全球复制功能,解决原生Redis诸多痛点问题,可用性升级高达99.999%,助力企业实现降本增效. Redis作为全球最受欢迎的NoSQL数据库之一,凭借着极高的吞吐.极低的响应延迟和丰富的功能特性,成为企业在缓存场景中的首选方案.但在突发.热点访问及异地多活场景下,原生Redis方案会出现主从复制延迟.数据同步不连续.多地写入等问题,无法解决海量数据在规模.

一.Key >Redis key值是二进制安全的,这意味着可以可以使用任何二进制序列作为key值.空字符串也是有效的key值. >key取值原则 1.键值不需要太长,消耗内存,且在数据中查找这类键值计算成本较高 2.键值不宜过短,可读性较差,不宜数据分类和扩展 >过期 1.Redis中可以给key设置一个有效时间[秒或毫秒],当达到这个时长后,这些键值将会被自动删除 >有效 1.查看剩余有效时间[TTL key/PTTL key][TTL time to live] >key

转自:https://blog.csdn.net/phil_code/article/details/79154271 1. OpenRestyOpenResty是一个基于 Nginx与 Lua的高性能 Web平台,其内部集成了大量精良的 Lua库.第三方模块以及大多数的依赖项.用于方便地搭建能够处理超高并发.扩展性极高的动态Web 应用.Web 服务和动态网关. 接入层缓存技术就是使用OpenResty的技术用Lua语言进行二次开发. 二.Nginx +redis 下图左边是常用的架构,htt

 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

摘要: 对于Redis服务,通常我们推荐用户使用长连接来访问Redis,但是由于某些用户在连接池失效的时候还是会建立大量的短连接或者用户由于客户端限制还是只能使用短连接来访问Redis,而原生的Redis在频繁建立短连接的时候有一定性能损耗,本文从源码角度对Redis短连接的性能进行了优化. 1. 问题 通过历史监控我们可以发现用户在频繁使用短连接的时候Redis的cpu使用率有显著的上升 2. 排查 通过扁鹊查看但是Redis的cpu运行情况如下 从扁鹊我们可以看到Redis在freeClie

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

本文将从Redis的基本特性入手,通过讲述Redis的数据结构和主要命令对Redis的基本能力进行直观介绍.之后概览Redis提供的高级能力,并在部署.维护.性能调优等多个方面进行更深入的介绍和指导.本文适合使用Redis的普通开发人员,以及对Redis进行选型.架构设计和性能调优的架构设计人员. 目录 概述 Redis的数据结构和相关常用命令 数据持久化 内存管理与数据淘汰机制 Pipelining 事务与Scripting Redis性能调优 主从复制与集群分片 Redis Java客户端的

本文将从Redis的基本特性入手,通过讲述Redis的数据结构和主要命令对Redis的基本能力进行直观介绍.之后概览Redis提供的高级能力,并在部署.维护.性能调优等多个方面进行更深入的介绍和指导. 本文适合使用Redis的普通开发人员,以及对Redis进行选型.架构设计和性能调优的架构设计人员. 目录 概述 Redis的数据结构和相关常用命令 数据持久化 内存管理与数据淘汰机制 Pipelining 事务与Scripting Redis性能调优 主从复制与集群分片 Redis Java客户端

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_