Redis大幅性能提升之Batch批量读写 提示:本文针对的是StackExchange.Redis 一.问题呈现 前段时间在开发的时候,遇到了redis批量读的问题,由于在StackExchange.Redis里面我确实没有找到PipeLine命令,找到的是Batch命令,因此对其用法进行了探究一下. 下面的代码是我之前写的: public List<StudentEntity> Get(List<int> ids) { List<StudentEntity> res

Nginx+Lua+Redis 对请求进行限制 一.概述 需求:所有访问/myapi/**的请求必须是POST请求,而且根据请求参数过滤不符合规则的非法请求(黑名单), 这些请求一律不转发到后端服务器(Tomcat) 实现思路:通过在Nginx上进行访问限制,通过Lua来灵活实现业务需求,而Redis用于存储黑名单列表. 相关nginx上lua或redis的使用方式可以参考我之前写的一篇文章: openresty(nginx).lua.drizzle调研 http://www.cnblogs.c

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将请求存入redis 为了模拟多个用户的请求,使用一个for循环替代 //redis数据入队操作 $redis = new Redis(); $redis->connect('127.0.0.1',6379); for($i=0;$i<50;$i++){ try{ $redis->LPUSH('click',rand(1000,5000)); }catch(Exception $e){ echo $e->getMessage(); } } 在后台进行数据处理 守护进程 //redi

现象 redis作为缓存场景使用,内存耗尽时,突然出现大量的逐出,在这个逐出的过程中阻塞正常的读写请求,导致 redis 短时间不可用: 背景 redis 中的LRU是如何实现的? 当mem_used内存已经超过maxmemory的设定,对于所有的读写请求,都会触发redis.c/freeMemoryIfNeeded(void)函数以清理超出的内存. 这个清理过程是阻塞的,直到清理出足够的内存空间. 这里的LRU或TTL策略并不是针对redis的所有key,而是以配置文件中的maxmemory-

Redis是一个CS结构的TCP服务器,使用”请求-应答”的模式.,客户端发起一个请求是这样的步骤: 客户端发送一个请求给服务器,然后等待服务器的响应,一般客户端使用阻塞模式来等待服务器响应. 服务器收到请求并处理完毕后,发送结果给客户端. 举个例子,发送下面4个命令大概就是这样的顺序: 客户端发送: INCR X 服务器响应: 1 客户端发送: INCR X 服务器响应: 2 客户端发送: INCR X 服务器响应: 3 客户端发送: INCR X 服务器响应: 4 客户端和服务器通过网络连接

redis 突然大量逐出导致读写请求block   内容目录: 现象 背景 原因 解决方案 ref 现象 redis作为缓存场景使用,内存耗尽时,突然出现大量的逐出,在这个逐出的过程中阻塞正常的读写请求,导致 redis 短时间不可用: 背景 redis 中的LRU是如何实现的? 当mem_used内存已经超过maxmemory的设定,对于所有的读写请求,都会触发redis.c/freeMemoryIfNeeded(void)函数以清理超出的内存. 这个清理过程是阻塞的,直到清理出足够的内存空间

场景 假设我们有个批处理服务,实现逻辑大致是这样的: 用户在管理后台向批处理服务投递任务: 批处理服务将该任务写入数据库,立即返回: 批处理服务有启动单独线程定时从数据库获取一批未处理(或处理失败)的任务,投递到消息队列中: 批处理服务启动多个消费线程监听队列,从队列中拿到任务并处理: 消费线程处理完成(成功或者失败)后修改数据库中相应任务的状态: 流程如图: 现在我们单独看看上图中虚线框中的内容(3~6):批处理服务从数据库拉取任务列表投递到消息队列. 生产环境中,为了高可用,都会部署至少两台

Redis是一个开源,先进的key-value存储,并用于构建高性能,可扩展的Web应用程序的完美解决方案. Redis从它的许多竞争继承来的三个主要特点: Redis数据库完全在内存中,使用磁盘仅用于持久性. 相比许多键值数据存储,Redis拥有一套较为丰富的数据类型. Redis可以将数据复制到任意数量的从服务器. Redis 优势 异常快速:Redis的速度非常快,每秒能执行约11万集合,每秒约81000+条记录. 支持丰富的数据类型:Redis支持最大多数开发人员已经知道像列表,集合,有

 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

http://blog.mkfree.com/posts/515835d1975a30cc561dc35d spring-data-redis API:http://docs.spring.io/spring-data/redis/docs/1.5.1.RELEASE/api/ 首先跟大家道歉,为什么呢?在不久之前,写了一篇http://blog.mkfree.com/posts/12,简单地使用是没有问题的,但如果在并发量高的时候,问题就会慢慢出现了,是什么问题呢? 当在高并发的情况下,向re

1.Redis Cluster总览 1.1 设计原则和初衷 在官方文档Cluster Spec中,作者详细介绍了Redis集群为什么要设计成现在的样子.最核心的目标有三个: 性能:这是Redis赖以生存的看家本领,增加集群功能后当然不能对性能产生太大影响,所以Redis采取了P2P而非Proxy方式.异步复制.客户端重定向等设计,而牺牲了部分的一致性.使用性. 水平扩展:集群的最重要能力当然是扩展,文档中称可以线性扩展到1000结点. 可用性:在Cluster推出之前,可用性要靠Sentinel

之前我有博客也尝试过使用redis,在实际的项目中确实作用挺大的.至少对于数据的频繁读取来说都起着至关重要的作用. 但是随着技术的学习,慢慢的业务要复杂起来,以后也许会用到redis集群,所以在这边查询了一些资料,做了一些思考和理解. 如果有问题,请提出,虚心接受,认真学习. 一般的redis逻辑 请求过来,redis里面有没有?有就给用户 没有查询数据库 数据库里面有没有?没有告诉用户没有 有就查询出来,给用户,并且存放到redis redis缓存会出现什么问题? redis缓存数据库的数据,

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

简介        Redis是一个速度非常快的非关系型数据库,它不仅性能强劲,而且还具有复制特性以及为解决问题而生的独一无二的数据模型.作为键值型数据库,Redis支持5中数据类型:字符串,列表,集合,Hash散列和有序集合,各式各样的问题都可以很自然的映射到这些数据结构上,Redis的数据结构致力于帮助用户解决问题,而不像其他数据库那样要求用户扭曲问题来适应数据库.这几种数据模型及其对应的操作命令和强类型编程语言对应的类型更为相似,方便理解和使用. Redis与其它软件的对比        

转载自http://www.yiibai.com/redis/redis_quick_guide.html Redis是一个开源,先进的key-value存储,并用于构建高性能,可扩展的Web应用程序的完美解决方案. Redis从它的许多竞争继承来的三个主要特点: Redis数据库完全在内存中,使用磁盘仅用于持久性. 相比许多键值数据存储,Redis拥有一套较为丰富的数据类型. Redis可以将数据复制到任意数量的从服务器. Redis 优势 异常快速:Redis的速度非常快,每秒能执行约11万

豌豆夹Redis解决方式Codis源代码剖析:Proxy代理 1.预备知识 1.1 Codis Codis就不详细说了,摘抄一下GitHub上的一些项目描写叙述: Codis is a proxy based high performance Redis cluster solution written in Go/C, an alternative to Twemproxy. It supports multiple stateless proxy with multiple redis in

案例目标 简单介绍 redis pipeline 的机制,结合一段实例说明pipeline 在提升吞吐量方面发生的效用. 案例背景 应用系统在数据推送或事件处理过程中,往往出现数据流经过多个网元: 然而在某些服务中,数据操作对redis 是强依赖的,在最近的一次分析中发现: 一次数据推送会对 redis 产生近30次读写操作! 在数据推送业务中的性能压测中,以数据上报 -> 下发应答为一次事务: 而对于这样的读写模型,redis 的操作过于频繁,很快便导致系统延时过高,吞吐量低下,无法满足目标:

Redis是开源的高性能内存Key-Value数据库, 可以提供事务和持久化支持, 并提供了TTL(time to life)服务. Redis采用单线程数据操作+非阻塞IO的模型,非阻塞IO提供了较高的IO性能,单线程操作保证了单条指令的原子性. Redis使用简单灵活性能优异,常被用作缓存,分布式锁或者消息队列. 非特殊说明, 本文以Redis 3.0为标准进行介绍. Redis数据结构 string SET GET MGET MSET MSETNX TYPE INCR,DECR INCRB

全面剖析Redis Cluster原理和应用 1.Redis Cluster总览 1.1 设计原则和初衷 在官方文档Cluster Spec中,作者详细介绍了Redis集群为什么要设计成现在的样子.最核心的目标有三个: 性能:这是Redis赖以生存的看家本领,增加集群功能后当然不能对性能产生太大影响,所以Redis采取了P2P而非Proxy方式.异步复制.客户端重定向等设计,而牺牲了部分的一致性.使用性. 水平扩展:集群的最重要能力当然是扩展,文档中称可以线性扩展到1000结点. 可用性:在Cl

豌豆夹Redis解决方案Codis源码剖析:Proxy代理 1.预备知识 1.1 Codis Codis就不详细说了,摘抄一下GitHub上的一些项目描述: Codis is a proxy based high performance Redis cluster solution written in Go/C, an alternative to Twemproxy. It supports multiple stateless proxy with multiple redis insta