手册得知 pipeline 只是把多个redis指令一起发出去,redis并没有保证这些指定的执行是原子的:multi相当于一个redis的transaction的,保证整个操作的原子性,避免由于中途出错而导致最后产生的数据不一致.通过测试得知,pipeline方式执行效率要比其他方式高10倍左右的速度,启用multi写入要比没有开启慢一点. 上代码,望高手指点. <?php set_time_limit(0); ini_set('memory_limit','1024M'); $redis =

FW : http://xulingbo.net/?p=434 版权归许令波所有.此处只是一个转载. 后面介绍的不同方式都有测试数据,这些测试数据都是在同一的测试环境下得出的测试结果: 测试机器的配置如下: 64位5核CPU, E5620 @ 2.40GHz,内存8G CDN端缓存 由 于计数器的价值并不在,具体的值是多少,尤其是对一些大访问量的商品来说个位或者十位的数据并没有什么意义,所以对这些热门商品的计数器访问可以采用定时 更新的办法,可以将计数器的值直接缓存在CDN上或者后端Nginx的

写在开始 redis是一个基于内存hash结构的缓存型db.其优势在于速读写能力碾压mysql.由于其为基于内存的db所以存储数据量是受限的. redis性能 redis读写性能测试redis官网测试读写能到10万左右 redis读写能力为2W/s mysql读能力5K/s.写能力为3K/s 数据上看redis性能碾压mysql redis缓存穿透 缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据,由于缓存是不命中时被动写的,并且出于容错考虑,如果从存储层查不到数据则不写入缓存,这将导致这个不存在的数据每次

阿里云.青云.腾讯云服务器,Mysql数据库,Redis等产品都使用过,对比维度很多就不一一放出.直接放结论吧:买的腾讯(金融专区)服务器,Mysql(TDSql)把所有项目转到腾讯云,但是没有用腾讯的Redis,自己搭建的 Redis 集群.

很对不起大家,又是一篇乱序的文章,但是满满的干货,来源于实践,相信大家会有所收获.里面穿插一些感悟和生活故事,可以忽略不看.不过听大家普遍的反馈说这是其中最喜欢看的部分,好吧,就当学习之后轻松一下. Redis各种数据结构性能数据对比 测试工具:perf4j 性能指标:平均值,最小值,最大值,方差 对比将814条数据按单条插入到哈希MAP和哈希SET: 对比从814条数据的哈希MAP和哈希SET中判断一个元素是否存在(map的hasKey和set的isMember): 大量数据插入哈希MAP,运

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

1. RTT Redis 是一种基于客户端-服务端模型以及请求/响应协议的TCP服务.这意味着通常情况下 Redis 客户端执行一条命令分为如下四个过程: 发送命令 命令排队 命令执行 返回结果 客户端向服务端发送一个查询请求,并监听Socket返回,通常是以阻塞模式,等待服务端响应.服务端处理命令,并将结果返回给客户端.客户端和服务端通过网络进行连接.这个连接可以很快,也可能很慢.无论网络如何延迟,数据包总是能从客户端到达服务端,服务端返回数据给客户端. 这个时间被称为 RTT (Round

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使用一个线程来服务所有的客户端请求,同

本篇内容大部分不是原创,转载的会贴有链接. 准备学习下数据库,想对目前的主流数据库做一个简单的了解分析,就搜集了资料整理到了一块. 当下主流的要数NoSql数据库了,拥有强大的高并发能力. mongodb: 它是一个内存数据库,数据都是放在内存里面的. 对数据的操作大部分都在内存中,但mongodb并不是单纯的内存数据库. 持久化方式: mongodb的所有数据实际上是存放在硬盘的,所有要操作的数据通过mmap的方式映射到内存某个区域内. 然后,mongodb就在这块区域里面进行数据修改,避免了

流水线功能的目的:通过减少客户端与服务器之间的通信次数来提高程序的执行效率. 一.通信 在一般情况下, 用户每执行一个 Redis 命令,客户端与服务器都需要进行一次通信:客户端会将命令请求发送给服务器,而服务器则会将执行命令所得的结果返回给客户端. 当程序执行一些复杂的操作时, 客户端可能需要执行多个命令, 并与服务器进行多次通信. 假设我们正在构建一个为图书打标签(tag)的网站,这个网站上的每本图书都可以被打上任意多个标签.并且为了记录哪些标签的图书是最多人阅览的,我们会为每个标签创建一个

Elasticsearch的几种架构性能对比测试报告 1.前言 选定了Elasticsearch作为存储的数据库,但是还需要对Elasticsearch的基础架构做一定测试,所以,将研究测试报告输出如下. 2.日志系统架构的基础 2.1所需环境和依赖软件 1)Elasticsearch:分布式存储数据库,用于存储产生的日志,是架构和系统的核心所在. 2)Filebeat:轻量级日志收集器,可以自动将日志发送至Es或者logstash 3)Logstash:日志收集/清洗工具,将日志过滤,清洗后可

Redis的pipeline(管道)功能在命令行中没有,但redis是支持pipeline的,而且在各个语言版的client中都有相应的实现. 由于网络开销延迟,就算redis server端有很强的处理能力,也会由于收到的client消息少,而造成吞吐量小.当client 使用pipelining 发送命令时,redis server必须将部分请求放到队列中(使用内存),执行完毕后一次性发送结果:如果发送的命令很多的话,建议对返回的结果加标签,当然这也会增加使用的内存:   Pipeline在

Redis是一个cs模式的tcp server,使用和http类似的请求响应协议. 一个client可以通过一个socket连接发起多个请求命令. 每个请求命令发出后client通常会阻塞并等待redis服务处理,redis处理完后请求命令后会将结果通过响应报文返回给client. 基本的通信过程如下: ./bin/redis-cli -h 192.168.36.189 -p 6379 192.168.36.189:6379> incr x (integer) 1 192.168.36.189:

首发于 樊浩柏科学院 Redis 的 管道 (pipelining)是用来打包多条无关命令批量执行,以减少多个命令分别执行带来的网络交互时间.在一些批量操作数据的场景,使用管道可以显著提升 Redis 的读写性能. 原理演示 Redis 的管道实质就是命令打包批量执行,多次网络交互减少到单次.使用管道和不使用管道时的交互过程如下: 我们使用 nc 命令来直观感受下 Redis 管道的使用过程: # 安装nc命令 $ yum install nc nc打包多个命令 $ (printf "PING\

redis-pipeline 2020-02-10: 因为我把github相关的wiki删了,所以导致破图...待解决.(讲真github-wiki跟project是2个url,真的不好用) 因为用的是github的外链地址https://raw.githubusercontent.com/不一定可以访问得到导致破图~~ github-wiki地址: redis-pipeline junit code 参考: <redis开发与运维(付磊)> 3.3.1 Pipeline概念,192/890.

KVM 环境下MySQL性能对比 标签(空格分隔): Cloud2.0 [TOC] 测试目的 对比MySQL在物理机和KVM环境下性能情况 压测标准 压测遵循单一变量原则,所有的对比都是只改变一个变量的前提下完成 测试方式 以物理机MySQL为基准,分别做两次测试 测试IO相关参数(writethrough, innodb flush method) 测试CPU相关参数(NUMA Balancing) 测试环境 CPU:Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2620 v2 @ 2.10

如果你觉得我的有些话有点唐突,你不理解可以想看看前一篇<C++之冒泡排序.希尔排序.快速排序.插入排序.堆排序.基数排序性能对比分析>. 这几天闲着没事就写了一篇<C++之冒泡排序.希尔排序.快速排序.插入排序.堆排序.基数排序性能对比分析>的随笔,由于当时有点脑残把希尔排序写错了,导致其性能很多情况下都查过了快速排序.当时我就怀疑我的算法的正确性了,由于当时的激动没来得及检查,我直呼不可思议,以至于让快速排序任希尔排序做了老爷O(∩_∩)O哈哈~,这晚辈太不敬了.感谢博友“堕落的

目前Java中最IO有多种文件读取的方法,本文章对比Stream,NIO ByteBuffer,NIO MappedByteBuffer的性能,让我们知道到底怎么能写出性能高的文件读取代码. package com.seeyon.nio; import org.junit.Test; import java.io.*; import java.nio.ByteBuffer; import java.nio.MappedByteBuffer; import java.nio.channels.Fi

C正则库做DNS域名验证时的性能对比   本文对C的正则库regex和pcre在做域名验证的场景下做评测. 验证DNS域名的正则表达式为: "^[0-9a-zA-Z_-]+(\\.[0-9a-zA-Z_-]+)*(\\.[a-zA-Z]{2,}\\.)$" 对于正常DNS请求日志中的6177578条日志做正则验证处理. 1,pcre 评测所用的pcre的版本号是:7.8.3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22

一直想做开发语言性能对比,刚好有时间都做了给大家参考一下, 编译类:C++和Java表现还不错 脚本类:TCC脚本动态运行C语言,性能比其他脚本快好多... 想玩TCC的同学下载测试包,TCC目录下修改script.c,运行TccTest1.exe即可看到修改效果,无需编译!!! 链接:http://pan.baidu.com/s/1kUVGGwJ 密码:mgpx C++(VS2017) java8.2 Python2.7-3.5.2 aardio(LUA) TCC

prepare可以解决大访问量的网站给数据库服务器所带来的负载和开销,本文章通过实例向大家介绍预查询prepare与普通查询的性能对比,需要的朋友可以参考一下. 实例代码如下: <?php class timer { public $StartTime = 0; public $StopTime = 0; public $TimeSpent = 0; function start(){ $this->StartTime = microtime(); } function stop(){ $th