Linux Redis Server之CPU充分利用 不知道大家有没有注意到你们公司的集群配置是否是有一种配置是这样的: 多个Redis Server分布在同一个节点,只是端口不同,如果有的话,应该是有很大几率是做过优化.只是猜测,请自行验证.:] Redis处理指令的时候是单线程的,可以为Redis的进程与指定CPU核绑定,这样就避免了CPU时间片切换带来的损耗. 每个服务器至少有一个CPU,每个CPU最少有多个核.所以为了更充分的利用CPU,启动对应总核数的Redis实例并都绑定一个核上即可

提高程序效率应该充分利用CPU的高速缓存.要想编写出对CPU缓存友好的程序就得先明白CPU高速缓存的运行机制. i5-2400S: 1.有三级缓存分别为 32k(数据.指令缓存分开,分为32k),256K,6144K(四个CPU之间共享): 2.主频为2.5G,则一个时钟周期为1/2.5x10^9=0.4ns(主频=1/时钟周期). CPI: CPU中每条指令执行所需的机器周期不同CPI:平均每条指令的平均时钟周期个数,注:一个机器周期等于若干个时钟周期,如一个机器周期等于5个时钟周期 MIPS

任何一个后端应用,包括代码都要考虑对于CPU和内存的影响.redis本质上类似于nodejs,单进程.单线程,事件驱动,但不同的是redis是CPU密集型的.这里列出了redis与内存CPU的相关考虑点. 单进程.单线程的redis如何实现高并发 同nodejs类似 * 优点: 1. 采用多路 I/O 复用技术可以让单个线程高效的处理多个连接请求; 2. 避免线程切换而消耗CPU * 缺点: 1. 无法发挥多核CPU性能,不过可以通过在单机开多个Redis实例来完善 如果redis内存满了怎么办

如何理解开多线程可以充分利用CPU? <1>操作系统采用时间片轮转调度算法分配的时间片给每个进程中的线程 <2>操作系统的时间片轮转调度算法分配的时间片 在别的进程中都没有准备好( 比如在访问网络)的时候,自己的主线程也在访问网络,导致这个时间片空闲浪费了,但是当此时这个进程中有多个子线程的时候,而且处于等待时机,这个本来空闲的将要浪费掉的时间片就会分配给这个子线程,起到充分利用CPU,提高任务执行效率的作用.       实际上,CPU不可能得到100%的利用,肯定有浪费的,而开

一.INFO CPU 通过INFO CPU命令可以查看Redis进程对于CPU的使用情况,如下: 这几个字段的含义如下所示: used_cpu_sys: System CPU consumed by the Redis server used_cpu_user:User CPU consumed by the Redis server used_cpu_sys_children: System CPU consumed by the background processes used_cpu_u

redis默认是单线程运行的,为了充分利用机器的cpu,正常情况下一台服务器上会装多个实例.如果通过top命令监控机器的cpu的话,监控值很笼统,不能精确到单redis实例的cpu使用率监控.而且centos 7.0通过top监控整体cpu的使用率并不准确.所以需要使用其它方式监控cpu. 进入redis实例 127.0.0.1:36379> info cpu# CPUused_cpu_sys:2187.88used_cpu_user:1842.28used_cpu_sys_children:0

前情提要: 最近接了大数据项目的postgresql运维,刚接过来他们的报表系统就出现高峰期访问不了的问题,报表涉及实时数据和离线数据,离线读pg,实时读redis.然后自然而然就把redis也挪到我们这边优化了 -_-! .在这次优化过程中也是再次深刻感受到redis的各种坑 现象: 大数据报表周末晚上高峰期实时报表打不开,基本上处于不能使用状态,实时报表主要访问redis数据,监控发现Redis CPU占用过高,高峰期2个从库实例的CPU达到100%,由于redis是单进程单线程结构,所以单

每个redis实例,给系统要预留至少1/4核,可使用1核心cpu.内存要预留1/2. 比如:8核120G的服务器,可部署8-8/4=6个redis实例,每个实例120/2/6=10G内存.

目录 一.简介 一.简介 前情提要: 最近接了大数据项目的postgresql运维,刚接过来他们的报表系统就出现高峰期访问不了的问题,报表涉及实时数据和离线数据,离线读pg,实时读redis.然后自然而然就把redis也挪到我们这边优化了 -_-! .在这次优化过程中也是再次深刻感受到redis的各种坑 现象: 大数据报表周末晚上高峰期实时报表打不开,基本上处于不能使用状态,实时报表主要访问redis数据,监控发现Redis CPU占用过高,高峰期2个从库实例的CPU达到100%,由于redis

转自:http://blog.csdn.net/ransom0512/article/details/50440316 简介 VoltDB数据库是一个分布式,可扩展,shared-nothing的内存数据库.使用Java 写的存储过程来定义事务.使用标准SQL访问数据,使用并行的单线程处理方式确保数据一致性,同时避免了传统数据库的锁,插销,资源管理开销. VoltDB具有如下特点: 高吞吐量:百万次每秒 横向拓展:可以根据需求自由拓展,性能线性增长. 高可用性:数据支持副本.也可以持久化保存.除

https://book.2cto.com/201402/40300.html 在MySQL5.1.X版本中,innodb_file_io_threads参数默认是4,该参数在Linux系统上是不可更改的,但Windows系统上可以调整.这个参数的作用是:InnoDB使用后台线程处理数据页上读写I/O(输入输出)请求的数量. 在MySQL5.5.X版本中,或者说是在InnoDB Plugin1.0.4以后,就用两个新的参数,即innodb_read_io_threads和innodb_write

默认情况下,Python程序使用一个CPU以单个进程运行.不过如果你是在最近几年配置的电脑,通常都是四核处理器,也就是有8个CPU.这就意味着在你苦苦等待Python脚本完成数据处理工作时,你的电脑其实有90%甚至更多的计算资源就在那闲着没事干! 得益于Python的 concurrent.futures 模块,我们只需3行代码,就能将一个普通数据处理脚本变为能并行处理数据的脚本! 普通Python处理数据方法 比方说,我们有一个全是图像数据的文件夹里面含有2000张彩色图片,用Python将每

在任务栏左下角点击开始菜单,在运行框内输入msconfig,在弹出的窗口点击“高级选项”,接着会弹出一个新窗口,我们勾选“处理器数”,在下拉菜单中按照自己的电脑配置进行选择,现在双核比较常见,当然也有4核,8核,勾选您需要的处理器数量点击确定即可.该功能需要重启电脑才生效!如下图:

Redis被广泛使用的一个很重要的原因是它的高性能.因此我们必要要重视所有可能影响Redis性能的因素.机制以及应对方案.影响Redis性能的五大方面的潜在因素,分别是: Redis内部的阻塞式操作 CPU核和NUMA架构的影响 Redis关键系统配置 Redis内存碎片 Redis缓冲区 这一讲,我们来学习一下CPU对Redis的性能影响及应对方法. 主流CPU架构 学习之前,我们先来了解主流CPU架构有哪些,有什么特点,以便我们更好地了解CPU是如何影响Redis的. CPU多核架构 一个C

上周末晚上运营做直播,业务代码不规范,访问1个redis竟然把1台服务器的网卡打满了,这台服务器上的其他redis服务都受到了影响.之前没有做这方面的预案,当时又没有空闲的机器可以迁移,在当时一点办法都没有,尴尬啊,就这样拖到了直播结束.结束后做复盘,leader对数据库这边要求必须对数据库使用服务器资源有限制方案.结合我们的数据库部署情况,mysql都是单实例部署,问题不大:redis是直接在服务器上做多实例部署,因此主要就是限制redis的cpu和网卡流量. 1. linux如何限制网卡流量

python11 1.多线程原理 2.怎么写一个多线程? 3.队列 4.生产者消费者模型 5.线程锁 6.缓存 memcache redis 多线程原理 def f1(arg) print(arg) #单进程单线程的程序,好比后宫里面就一个慈宁宫 -- 主进程,一个王钢蛋 -- 线程 python中规定一个进程中只能有一个线程被cpu调度 这个的规定是因为python中一把锁:GIL,全局解释器锁 1.一个应用程序可以有多进程,可以有多进程 多进程,多线程目的是并发高,充分利用cpu 2.计算型

恰好看到一些redis需要主要的东西 记下 供参考 原文地址 http://hi.baidu.com/ywdblog/item/1a8c6ed42edf01866dce3fe3 最近在线上实际使用了一些redis服务,总结下运维的相关知识. 1:redis的生产机主要为2颗Cpu,8个核心,内存32G,单盘700G的Sata盘. 2:存储的数据为博客系统的积分数据.积分代表是用户的发文章积分,发评论积分,登录积分,特点即每天单个用户相关数据至多增加一次,是一个典型的读多写少系统.虽然在这个项目中

Redis是一个支持数据结构更多的键值对数据库.它的值不仅可以是字符串等基本数据类型,也可以是类对象,更可以是Set.List.计数器等高级的数据结构. Memcached也可以保存类似于Set.List这样的结构,但是如果说要向List中增加元素,Memcached则需要把List全部元素取出来,然后再把元素增加进去,然后再保存回去,不仅效率低,而且有并发访问问题.Redis内置的Set.List等可以直接支持增加.删除元素的操作,效率很高,操作是原子的. Memcached数据存在内存中,m

RDB是Redis持久化数据的一种方式,是执行时间点的Redis内存快照,redis数据还原时加载rdb文件,Redis的主从数据同步也是基于RDB实现的. RDB流程: 1)执行bgsave命令,Redis父进程判断当前是否存在正在执行的子进程,如RDB/AOF子进程,如果存在bgsave命令直接返回. 2)父进程执行fork操作创建子进程,fork操作过程中父进程会阻塞,通过info stats命令查看latest_fork_usec选项,可以获取最近一个fork操作的耗时,单位为微秒. 3

框架目的是分布式调度起一切任何函数(当然也包括调度起一切任何方法). 之前写的是基于rabbitmq的,作为专用的消息队列好处比redis的list结构好很多.但有的人还是强烈喜欢用redis,以及rabbitmq安装比redis麻烦点. 现在加入reids作为中间件的方式. 使用 模板模式 加工厂模式 加策略模式(消费者调用的函数,用户自己写的每一个被消费的函数单元都是策略函数) 解释下为什么不直接用celery呢? 1.写法过于麻烦了,运行方式也麻烦一些. 2.对文件的位置要求高一点,可以设

特点: 1-1 MySQL:1. 使用c和c++编写,并使用了多种编译器进行测试,保证源代码的可移植性2. 支持多种操作系统3. 为多种编程语言提供可API4. 支持多线程,充分利用CPU资源优化的SQL查询算法,有效的提高查询速度5. 提供多语言支持,常见的编码如:GB2312.BIG5.UTF86. 提供TCP/IP.ODBC和JDBC等多种数据库连接途径提供用于管理.检查.优化数据库操作的管理工具7. 大型的数据库.可以处理拥有上千万条记录的大型数据库8.支持多种存储引擎9. MySQL软