Redis中的大key一直是重点需要优化的对象,big key既占用比较多的内存,也可能占用比较多的网卡资源,造成redis阻塞,因此我们需要找到这些big key进行优化 一.寻找big key 通常来说找到redis中的big key有如下几种方法 redis-cli自带--bigkeys,例如:redis-cli -h -a --bigkeys 获取生产Redis的rdb文件,通过rdbtools分析rdb生成csv文件,再导入MySQL或其他数据库中进行分析统计,根据size_in_by

Redis是一种支持Key-Value等多种数据结构的存储系统,其数据特性是“ALL IN MEMORY”,因此优化内存十分重要.在对Redis进行内存优化时,先要掌握Redis内存存储的特性比如字符串,压缩编码,整数集合等,再根据数据规模和所用命令需求去调整,从而达到空间和效率的最佳平衡. 但随着数据大幅增长,开发人员需要面对重新优化内存所带来开发和数据迁移的双重成本也越来越高.Redis所有的数据都在内存中,那么,我们是否可以通过简便高效的方式去实现Redis内存优化呢? 答案当然是可以的.

redis缓存优化 一.问题 在Javaweb项目中,如果每次刷新,所有资源都重新从数据库中读取,这样每次效率会很低,在这里可以使用redis非关系型数据库,将一些不经常变化得资源加载进内存中.提高效率. 二.解决办法 在准备查询数据得时候先别从关系型数据库(例如mysql)中查寻,先从redis中查询有没有自己需要得数据, 三.具体操作 public String findAllJson() { //1.从redis中查询数据 Jedis jedis = JedisPoolUtils.getJ

redis性能优化.内存分析及优化 1.优化网络延时 2.警惕执行时间长的操作 3.优化数据结构.使用正确的算法 4.考虑操作系统和硬件是否影响性能 5.考虑持久化带来的开销 5.1 RDB 全量持久化. 5.2 AOF 增量持久化. 6.使用分布式架构 -- 读写分离.数据分片 7.reids 内存分析及使用优化 7.1 内存使用 7.1.1 对象内存 7.1.2 缓冲内存 7.2 redis子进程内存消耗 7.3 redis内存管理 7.3.1 内存上限:maxmemory 7.3.2 内存

今日内容概要 redis高可用 redis集群 redis缓存优化 内容详细 1.redis高可用 # 主从复制存在的问题: 1 主从复制,主节点发生故障,需要做故障转移,可以手动转移:让其中一个slave变成master--->哨兵 2 主从复制,只能主写数据,所以写能力和存储能力有限---->集群 # 案例 -一主两从,主写数据,从读数据 -如果主库挂掉,从库只能读,redis就不能对外提供服务了,它就不高可用 -即便主挂掉,选一个从库作为主库,继续对外提供服务 就是高可用 -原来的主库,

redis内存管理方式,支持tcmalloc,jemalloc,malloc三种内存分配,memcache使用slabs,malloc等内存分配方式. 简单点,就是redis,是边用边申请,使用现场申请内存的方式来存储数据,并且很少使用free-list等方式来优化内存分配: memcache使用预分配的内存池的方式,使用slab和大小不同的chunk来管理内存,Item根据大小选择合适的chunk存储,内存池的方式可以省去申请/释放内存的开销 优化的参数: 1.设置下redis.conf中的m

https://redis.io/topics/memory-optimization  官方文档 一.特殊编码: 自从Redis 2.2之后,很多数据类型都可以通过特殊编码的方式来进行存储空间的优化.其中,Hash.List和由Integer组成的Sets都可以通过该方式来优化存储结构,以便占用更少的空间,在有些情况下,可以省去9/10的空间.    这些特殊编码对于Redis的使用而言是完全透明的,事实上,它只是CPU和内存之间的一个交易而言.如果内存使用率方面高一些,那么在操作数据时消耗的

场景 大家如果是做后端开发的,想必都实现过列表查询的接口,当然有的查询条件很简单,一条 SQL 就搞定了,但有的查询条件极其复杂,再加上库表中设计的各种不合理,导致查询接口特别难写,然后加班什么的就不用说了(不知各位有没有这种感受呢~). 下面以一个例子开始,这是某购物网站的搜索条件,如果让你实现这样的一个搜索接口,你会如何实现?(当然你说借助搜索引擎,像 Elasticsearch 之类的,你完全可以实现.但我这里想说的是,如果要你自己实现呢?) 从上图中可以看出,搜索总共分为6大类,每大类中

1.pipeling “请求-响应”模式的服务器在处理完一个请求后就开始处理下一个请求,不管客户端是否读取到前一个请求的响应结果.这让客户端不需要发一个请求等一个响应的串行,可以一次发送多个请求,再最后一次性读取所有响应.这就叫pipelining(管道化),这种技术几十年来广泛的使用 使用pipelining时,只需要从客户端一次向Redis发送多条命令(以\r\n)分隔,Redis就会依次执行这些命令,并且把每个命令的返回按顺序组装在一起一次返回 Pipelining的局限性 Pipelin

突然发现我们的redis 已经用了30G了,好吧这是个很尴尬的数字因为我们的缓存机器的内存目前是32G的,内存已经告竭.幸好上上周公司采购了90G的机器,现在已经零时迁移到其中的一台机器上了.(跑题下,90G的内存太爽了是我除了koding.com 之外第二次用到90G的机器,koding 是个好网站,在线编程IDE.) 但是随着数据量越来越大单机始终无法承受的,改造势在必行.经过初步思考我们得出了很简单的方案 概括起来就是    "内外兼修" 1.内功修炼 先从我们的应用层说起 看看

先来认识2个redis配置参数 hash-max-ziplist-entries : hash内部编码压缩列表的最大值,默认512 hash-max-zipmap-value : hash内部编码压缩列表单个key的最大值,默认64字节. 这是hash的配置,list,set,zset也有类似的配置参数. 先说结论:总结redis节约内存的方法. 1,使用对象共享池优化小整数对象. 2,数据优先使用整数,比字符串更节省空间. 3,操作优化.尽量避免字符串的追加操作,因为字符串存在预分配机制.追加

本文内容是我在 6 月 23 日参加的深圳 GIAC 技术大会上演讲的文字稿. 观众朋友们,我是来自掌阅的工程师钱文品,掘金小册<Redis 深度历险>的作者.今天我带来的是分享主题是:Redis 在海量数据和高并发下的优化实践.Redis 对于从事互联网技术工程师来说并不陌生,几乎所有的大中型企业都在使用 Redis 作为缓存数据库,但是对于绝大多数企业来说只会用到它的最基础的 KV 缓存功能,还有很多 Redis 的高级功能可能都未曾认真实践过.今天在这一个小时的时间我会围绕 Redis,

Redis 是基于单线程模型实现的,也就是 Redis 是使用一个线程来处理所有的客户端请求的,尽管 Redis 使用了非阻塞式 IO,并且对各种命令都做了优化(大部分命令操作时间复杂度都是 O(1)),但由于 Redis 是单线程执行的特点,因此它对性能的要求更加苛刻,本文我们将通过一些优化手段,让 Redis 更加高效的运行. 本文我们将使用以下手段,来提升 Redis 的运行速度: 缩短键值对的存储长度: 使用 lazy free(延迟删除)特性: 设置键值的过期时间: 禁用长耗时的查询命

1.缩短键值对的存储长度 键值对的长度是和性能成反比的,比如我们来做一组写入数据的性能测试,执行结果如下: 从以上数据可以看出,在 key 不变的情况下,value 值越大操作效率越慢,因为 Redis 对于同一种数据类型会使用不同的内部编码进行存储,比如字符串的内部编码就有三种:int(整数编码)raw(优化内存分配的字符串编码)embstr(动态字符串编码),这是因为 Redis 的作者是想通过不同编码实现效率和空间的平衡,然而数据量越大使用的内部编码就越复杂,而越是复杂的内部编码存储的性能

背景 redis-K,V数据库,因其高性能的操作性和支持丰富的数据结构,目前大量被用于衔接应用层和关系数据库中间的缓存层.随着使用的场景越来越多,和数据量快速的递增,在生产环境中经常会遇到相关的性能瓶颈问题.这时候就需要借助一些外部的手段来分析瓶颈根源在哪,对症下药提升性能. 常见性能问题及问题分析过程 1.生产系统刚开始运行阶段,系统稳定.但是运行一段时间后,发现部分时间段系统接口响应变慢.查看客户端日志经常会出现这样的错误: redis.clients.jedis.exceptions.Je

一.Linux 操作系统 [1]ulimit 与 TCP backlog:1).修改 ulimit:通过 ulimit 修改 open files 参数,redis 建议把 open files 至少设置成 10032,因为 maxclients 是10000  [客户端的数据是以文件的形式进行保存的] ,另外 redis 内部最多会使用 32 个文件描述符. 1 ulimit -n 10032 #但重启后就无效了,也可以通过配置文件limits.conf 的形式持久修改 2 #修改了,重新登录

注意:本篇文章译自speeding up existing app with a redis cache,如需要转载请注明出处. 发现问题 在应用解决方法之前,我们需要对我们面对的问题有一个清晰的认识.App所遇到的问题是,当执行一个查询时,它会跑到Diffbot’s API 然后查询数据集.子集被返回并展示出来.根据Diffbot服务器的繁忙程度,可能需要花5秒左右的时间去完成这一过程.如果扩展计算机的能力这种情形无疑会改进,如果一个查询执行一次就被记住并且重复使用24小时,通常可以把这个过程

redis日志截图:

1)内存分配控制: vm.overcommit_memoryredis启动时肯呢个会出现这样的日志: :M Apr ::! Background save may fail under low memory condition. To fix this issue add 'vm.overcommit_memory = 1' to /etc/sysctl.conf and then reboot or run the command 'sysctl vm.overcommit_memory=1'

redis调优总结 1.相应的参数调优 加内存2.redis使用结构调优3.使用合理的数据类型说明:redis存储的数据为redis hash(字符映射表) 单key多字段结构. 1)调整配置文件中配置项的值(修改文件:redis.conf)1)调整memory大小 redis.conf 中maxmemory 不需要配置(作为数据库来使用) 需要配置(作为缓存来使用)2)设置过期时间 expires 键值名称 秒数 expires key 60 设置过期时间 为了腾出更多的空间 过期策略:没有设

问题描述 系统背景:大型线上Java服务集群(活跃用户数上千万),业务重度使用Redis存储个管理Session,业务并发量>1WQPS,基本上每个请求都需要访问Redis(可能是多次),使用了AWS的Redis服务 Redis在平时正常流量下平均响应时间是1-2ms,但是在系统峰值流量上来后Redis在这种情况下平均响应延时会超过20ms,在130万的并发现会延时达到30ms左右,严重影响了整个系统的吞吐量和性能,系统会卡死甚至最严重的情况下会JVMCrash 问题排查 第一步:快速缓解问题