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鍍金池/ 教程/ 大數(shù)據(jù)/ 4.5 延遲考慮
6.2 并發(fā)延遲檢查
2.2.2 獲取key對應(yīng)的string值
11.1.5 其他問題
4.7 客戶端推薦
3.3 查看和修改配置
2.3.7 設(shè)置list中指定下標(biāo)的元素值
9.1 Shell提權(quán)問題
2.3.6 刪除元素
8.3.1 系統(tǒng)內(nèi)存查看
11.1.2 環(huán)境搭建
2.6.3 遞增某一個(gè)域的值
2.7.2 返回給定 HyperLogLog 的基數(shù)估算值
2.3.8 阻塞隊(duì)列
2.5.2 刪除元素
2.4.6 查看集合大小
8.3.4 dump.rdb文件成生內(nèi)存報(bào)告(rdb-tool)
8.3 內(nèi)存檢查
2.1.7 Key的超時(shí)設(shè)置處理
2.5.8 返回集合中元素個(gè)數(shù)
2.7.1 將元素添加至 HyperLogLog
2.5.4 獲取排名
6.1.2 探測服務(wù)延遲
10.1 概念
7.3 模擬hang
2.6.6 獲取域的數(shù)量
11.1.1 高可用原理
3.5 選擇數(shù)據(jù)庫
4.3 數(shù)據(jù)異常處理
2.4.10 集合差集
2.2.6 改寫字符串
11.1.3 維護(hù)操作
3.13.3 備份
2.2.5 截取字符串
4.6 典型使用場景參考
2.4.4 隨機(jī)返回一個(gè)元素
2.4.11 獲取所有元素
2.4.3 刪除并返回元素
2.4.2 移除元素
8.3.9 Rss增加,內(nèi)存碎片增加
2.4.8 集合交集
2.1.3 刪除給定key
2.5.3 增加score
11.1.4 高可用和異常測試
底層實(shí)現(xiàn)是hash table,一般操作復(fù)雜度是O(1),要同時(shí)操作多個(gè)field時(shí)就是O(N),N是field的數(shù)量。應(yīng)用場景
5.2 網(wǎng)卡RPS設(shè)置
2.6.7 獲取所有的域名
5.6 具體設(shè)置參數(shù)
生產(chǎn)環(huán)境慎用。
6. 常見運(yùn)維操作
8.3.8 查看key內(nèi)部結(jié)構(gòu)和編碼等信息
4.4 內(nèi)存考慮
4.1 Key設(shè)計(jì)
2.5.5 獲取排行榜
7.1 模擬oom
2.1.2 測試指定key是否存在
10.3 分片主要場景和對應(yīng)思路
6.1.1 探測服務(wù)是否可用
3.13.1 RDB相關(guān)操作
2.3.5 截取list
3.13.4 恢復(fù)
3.10 驗(yàn)證密碼
2.2.4 追加字符串
8.3.6 內(nèi)存抽樣分析
5. 上線部署規(guī)劃
Sorted Set的實(shí)現(xiàn)是hash table(element->score, 用于實(shí)現(xiàn)ZScore及判斷element
4.5 延遲考慮
2.6.1 設(shè)置hash值
8.3.5 query在線分析
6.2.4 檢查連接數(shù)
2.4.9 集合并集
7. 數(shù)據(jù)遷移
4. 開發(fā)設(shè)計(jì)規(guī)范
2.5.9 返回給定元素對應(yīng)的score
9. Redis安全問題
2.2.7 返回子字符串
3.4 批量執(zhí)行操作
Server
3.1 排序
8.3.2 系統(tǒng)swap內(nèi)存查看
2.6.4 判斷某一個(gè)域是否存在
3.6 清空數(shù)據(jù)庫
2.6.8 獲取所有域的值
3.11 性能測試命令
  • 1.
6.2.1 檢查CPU情況
7.5 模擬RDB load情形
7.4 快速產(chǎn)生測試數(shù)據(jù)
7.2 模擬宕機(jī)
2.7.3 合并多個(gè) HyperLogLog
  • 1.
9. 測試方法
2.7 HyperLogLog操作
3.7 重命名命令
6.1.7 查看日志
6.2.5 檢查持久化
4.2 超時(shí)設(shè)置
8.1 一般處理流程
2.1.4 返回給定key的value類型
5.3 服務(wù)器部署位置
2.5.6 返回給定分?jǐn)?shù)區(qū)間的元素
6.2.6 檢查命令執(zhí)行情況
7.6 模擬AOF加載情形
6.13 持久化與備份恢復(fù)
5.1 內(nèi)存、CPU規(guī)劃
5.5 多實(shí)例配置
2.2.1 設(shè)置key對應(yīng)的值為string類型的value
6.1.5 獲取慢查詢
incr key
3.4 發(fā)布訂閱
6.2.2 檢查網(wǎng)絡(luò)情況
2.6.5 刪除域
6.2.3 檢查系統(tǒng)情況
8. 數(shù)據(jù)遷移
2.5.7 返回集合中score在給定區(qū)間的數(shù)量
2.1. key操作
3.8 執(zhí)行l(wèi)ua腳本
1. 簡述
11.1 主從復(fù)制-sentinel架構(gòu)
2.3.2 查看列表長度
8.3.3 info查看內(nèi)存
2.6.2 獲取hash值
11. 高可用和集群架構(gòu)與實(shí)踐
3.13.2 AOF相關(guān)操作
2. 數(shù)據(jù)操作
3.3 流水線
3.1 啟動(dòng)
2.3.3 查看元素
2.4.5 集合間移動(dòng)元素
8.3.7 統(tǒng)計(jì)生產(chǎn)上比較大的key
10.4 適用場景對比列表
3.9 設(shè)置密碼
3.2 事務(wù)
2.1.5 返回從當(dāng)前數(shù)據(jù)庫中隨機(jī)選擇的一個(gè)key
5.7 其他好用的配置技巧
3. 專題功能
2.3.4 查看一段列表
2.4.7 判斷member是否在set中
2.4.1 添加元素
2.1.6 原子的重命名一個(gè)key
2.1.1 列出key
2.6.9 獲取所有域名和值
2.5.10 評分的聚合
3.12 Redis-cli命令行其他操作
最大字符串為512M,但是大字符串非常不建議。
4.1 將key從當(dāng)前數(shù)據(jù)庫移動(dòng)到指定數(shù)據(jù)庫
6.1.6 查看客戶端
10. 簡述
2.2.10 位操作
2.2.9 取指定key的value值的長度
  • 1.
3.2 停止
5.4 持久化設(shè)置
10.2 高可用主要場景和對應(yīng)思路
2.5.1 添加元素
2.3.1 添加元素

4.5 延遲考慮

1. 盡可能使用批量操作:

  • mget、hmget而不是get和hget,對于set也是如此。
  • lpush向一個(gè)list一次性導(dǎo)入多個(gè)元素,而不用lset一個(gè)個(gè)添加
  • LRANGE 一次取出一個(gè)范圍的元素,也不用LINDEX一個(gè)個(gè)取出

2. 盡可能的把redis和APP SERVER部署在一個(gè)網(wǎng)段甚至一臺機(jī)器。

3. 對于數(shù)據(jù)量較大的集合,不要輕易進(jìn)行刪除操作,這樣會(huì)阻塞服務(wù)器,一般采用重命名+批量刪除的策略:

排序集合:

Rename the key

newkey = "gc:hashes:" + redis.INCR("gc:index")
redis.RENAME("my.zset.key", newkey)

# Delete members from the sorted set in batche of 100s
while redis.ZCARD(newkey) > 0
  redis.ZREMRANGEBYRANK(newkey, 0, 99)
end

集合:

Rename the key

newkey = "gc:hashes:" + redis.INCR("gc:index")
redis.RENAME("my.set.key", newkey)

# Delete members from the set in batches of 100
cursor = 0
loop
  cursor, members = redis.SSCAN(newkey, cursor, "COUNT", 100)
  if size of members > 0
redis.SREM(newkey, members)
  end
  if cursor == 0
break
  end
end

列表:

Rename the key

newkey = "gc:hashes:" + redis.INCR("gc:index")
redis.RENAME("my.list.key", newkey)

# Trim off elements in batche of 100s
while redis.LLEN(newkey) > 0
  redis.LTRIM(newkey, 0, -99)
end

Hash:

Rename the key

newkey = "gc:hashes:" + redis.INCR( "gc:index" )
redis.RENAME("my.hash.key", newkey)

# Delete fields from the hash in batche of 100s
cursor = 0
loop
  cursor, hash_keys = redis.HSCAN(newkey, cursor, "COUNT", 100)
  if hash_keys count > 0
redis.HDEL(newkey, hash_keys)
  end
  if cursor == 0
break
  end
end

4. 盡可能使用不要超過1M大小的kv。

5. 減少對大數(shù)據(jù)集的高時(shí)間復(fù)雜度的操作:根據(jù)復(fù)雜度計(jì)算,如下命令可以優(yōu)化:

6. 盡可能使用pipeline操作:一次性的發(fā)送命令比一個(gè)個(gè)發(fā)要減少網(wǎng)絡(luò)延遲和單個(gè)處理開銷。一個(gè)性能測試結(jié)果為(注意并不是pipeline越大效率越高,注意最后一個(gè)測試結(jié)果) :

logger@BIGD1TMP:~> redis-benchmark -q -r 100000 -n 1000000 -c 50 
PING_INLINE: 90155.07 requests per second
PING_BULK: 92302.02 requests per second
SET: 85070.18 requests per second
GET: 86184.61 requests per second

logger@BIGD1TMP:~> redis-benchmark -q -r 100000 -n 1000000 -c 50 -P 10
PING_INLINE: 558035.69 requests per second
PING_BULK: 668002.69 requests per second
SET: 275027.50 requests per second
GET: 376647.84 requests per second

logger@BIGD1TMP:~> redis-benchmark -q -r 100000 -n 1000000 -c 50 -P 20
PING_INLINE: 705716.25 requests per second
PING_BULK: 869565.25 requests per second
SET: 343406.59 requests per second
GET: 459347.72 requests per second

logger@BIGD1TMP:~> redis-benchmark -q -r 100000 -n 1000000 -c 50 -P 50
PING_INLINE: 940733.81 requests per second
PING_BULK: 1317523.00 requests per second
SET: 380807.31 requests per second
GET: 523834.47 requests per second

logger@BIGD1TMP:~> redis-benchmark -q -r 100000 -n 1000000 -c 50 -P 100
PING_INLINE: 999000.94 requests per second
PING_BULK: 1440922.12 requests per second
SET: 386996.88 requests per second
GET: 602046.94 requests per second

logger@BIGD1TMP:~> redis-benchmark -q -r 100000 -n 1000000 -c 50 -P 200
PING_INLINE: 1078748.62 requests per second
PING_BULK: 1381215.50 requests per second
SET: 379218.81 requests per second
GET: 537634.38 requests per second

一個(gè)場景是一個(gè)購物車的設(shè)計(jì),一般的設(shè)計(jì)思路是: 在獲取購物車內(nèi)部貨品時(shí),不使用pipeline會(huì)很低效: 可以修改為:

7. 如果出現(xiàn)頻繁對string進(jìn)行append操作,則請使用list進(jìn)行push操作,取出時(shí)使用pop。這樣避免string頻繁分配內(nèi)存導(dǎo)致的延時(shí)。

8. 如果要sort的集合非常大的話排序就會(huì)消耗很長時(shí)間。由于redis單線程的,所以長時(shí)間的排序操作會(huì)阻塞其他client的 請求。解決辦法是通過主從復(fù)制機(jī)制將數(shù)據(jù)復(fù)制到多個(gè)slave上。然后我們只在slave上做排序操作。把可能的對排序結(jié)果緩存。另外就是一個(gè)方案是就是采用sorted set對需要按某個(gè)順序訪問的集合建立索引。