List Redis的List是通过Linked List(链表)来实现的String集合,所以插入数据的速度很快. 但是缺点就是在数据量比较大的时候,访问某个数据的时间可能会很长,但针对这种情况,可以使用Sorted Set,这个一会再说. LPUSH,RPUSH,LRANGE LPUSH会向List的左侧(头部)添加一个新的元素,而RPUSH会把新的元素添加到List的右侧(尾部). LRANGE命令可以按索引区间显示List的一部分,它的个试试LRANGE List-Key start e

第六节:Redis 数据结构之sorted-set 类型 存储Sorted-Set Sorted-Set和Set的区别   Sorted-Set中的成员在集合中的位置是有序的   存储Sorted-set常用命令 添加元素 获得元素 删除元素 范围查询 扩展命令   zadd 添加元素 里面包括评分和值 127.0.0.1:6379> zadd sort1 5 a 4 b 6 c (integer) 3 127.0.0.1:6379> zrange sort1 0 -1 1) "b&

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

SortedSet是一个类似于Set的集合数据类型,里面的每个字符串元素都关联到一个score(整数或浮点数),并且总是通过score来进行排序着. 并且可以取得一定范围内的元素. 在Redis中大概有21个用来操作SortedSet的命令. ZADD key [NX|XX] [CH] [INCR] score member [score member ...]:将一个或多个member元素及其socre值加入到有序集key中.时间复杂度为O(M*log(N)), N 是有序集的基数, M 为成

一:介绍 1.说明 与set的主要区别 sorted-set中的成员需要一个分数,分数可以重复的. 位置是有序的 二:Redis客户端 1.添加 如果key已经存在,再次添加一个key相同的,但是分部不同,会将分数改成最新的分数,然后返回的数字是0:如果是添加一个新的key值,就是返回添加进去的个数. 2.查看fiels分数 上面已经写了zscore 3.查看field的个数 4.删除 5.查看 如果加上withscore,则跟上分数 6.根据分数排序 一直是从小到大,一种是从大到小 7.按照范

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.

1.ZADD key score member [[score member] [score member] ...] 将一个或多个 member 元素及其 score 值加入到有序集 key 当中. 如果某个 member 已经是有序集的成员,那么更新这个 member 的 score 值,并通过重新插入这个 member 元素,来保证该 member 在正确的位置上. score 值可以是整数值或双精度浮点数. 如果 key 不存在,则创建一个空的有序集并执行 ZADD 操作. 当 key 

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

有序比无序的更耗性能 一.存取元素 1.添加元素,value存在则替换score值,不存在则添加: 2.获取某个元素的分数 3. 4.获取一定索引区间元素value值,默认按照对应score升序排序: 5.降序 6.不仅查找value,也返回score值: 7.获取指定分数区间的元素和分数信息 8. 9.value值为lisi的加4分: 10.指定分数范围内元素个数, 11.按照排名范围删除多个元素,默认按的分数升序排序, 0 1 则删除分数排名前两个: 12. 13.查看某个value的sco

 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