本篇文章将以redis的bigkey为主题进行技术展开,通过从认识redis的高性能,bigkey的危害.存在原因.4种解决方案,到模拟实战演练的介绍方式,来跟大家一起认识.探讨和学习redis. 先认识一下redis和bigkey吧 redis--互联网的宠儿 redis作为一款优秀的工业级内存型数据库,自诞生后便逐渐成为互联网的宠儿,支撑起了互联网丰富多彩的功能和巨大的QPS(每秒查询率),并和nginx一样成为高性能的代名词,比如微博上的每一条热搜背后都有着redis默默守候.从某种意义上

1.连接跳板机 2.跳板机连接服务器 3.服务器打开redis 4.查询redis数据

#!/bin/sh ## 该脚本用来查询redis集群中,哪些key是没有设置过期时间,对应只需要修改redis的其中一个实例的 host和port ## 脚本会自动识别出该集群的所有实例,并查出对应实例中的所有key ## 该脚本只适用于测试环境,因为查keys 操作会影响 redis的性能,量大的情况下,会导致redis卡顿 ## 建议建立一个独立的目录来执行脚本,重复执行脚本,会先清空部分记录中间结果的文件内容 host=10.240.47.147port=7000 # 获取redis集群

package me.zhengjie.monitor.rest; import me.zhengjie.common.aop.log.Log; import me.zhengjie.monitor.domain.vo.RedisVo; import me.zhengjie.monitor.service.RedisService; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springfr

众所周知,redis里面的大key存在是非常危险的一件事情.因为最近的工作转移到中间件相关的工作,因此关注了一下bigkey的扫描方法.首先介绍一下阿里云提供的扫描脚本: 具体可见:https://yq.aliyun.com/articles/117042?t=t1 我对这个脚本进行了一个压力测试,在redis的内存为15G,key的数量为2KW,ops为40K到80K之间,在这种情况下,阿里云的脚本完全不能跑成功(估计跑出来的时间以天为单位),主要原因是每确认一个key的情况,就需要与redi

众所周知,redis里面的大key存在是非常危险的一件事情.因为最近的工作转移到中间件相关的工作,因此关注了一下bigkey的扫描方法.首先介绍一下阿里云提供的扫描脚本:具体可见:https://yq.aliyun.com/articles/117042?t=t1我对这个脚本进行了一个压力测试,在redis的内存为15G,key的数量为2KW,ops为40K到80K之间,在这种情况下,阿里云的脚本完全不能跑成功(估计跑出来的时间以天为单位),主要原因是每确认一个key的情况,就需要与redis交

今日,大哥让我查下项目的在线用户量,听到这个消息顿时懵逼了,在线用户量,这个该怎么查????想到项目中的登陆用户缓存信息Token都存放在Redis中,是不是可以根据Redis中Token的个数大致估出来项目的在线用户量,用户登录是有有效期的(七小时有效.三天免登陆等),因此,我们可以根据Redis中Key值的有效期来大致归纳用户的时段在线量,话不多说,上代码: # 添加redis模块引用 import redis def search_key(): # 创建Redis连接池 # host:连接

今天解析服务在查询Redis的Set数据过程中抛出timeout exception,产生异常的方法是: db.SetMembers(key); 这个API返回结果是指定set内的所有kv对象: 解决这个问题的方法仅仅是使用另一个api: db.SetScan(key); 这个API也是返回set内所有的kv对象. 从功能上来说这2个API是一样的,但是其返回对象,前者是RedisValue[],后者是IEnumerable.但是在今天的实际场景中的结果是不同的. 从返回类型能看出的是,前者是一

本文部分转自于:http://blog.csdn.net/dc_726/article/details/42784317 本文对Redis如何保存关系型数据,以及如何对其匹配.范围.模糊查询进行举例讲解,其中模糊查询功能基于最新的2.8.9以后版本. 1 关系型数据的存储 以Staff对象为例,在关系型数据库或类似GridGain的内存网格产品中(底层使用H2数据库的内存模式存储),我们以表形式保存对象的数据.因为内存网格是基于对象做缓存的,所以还要额外多出一列(Staff列)保存整个对象的编码

本文对Redis如何保存关系型数据,以及如何对其匹配.范围.模糊查询进行举例讲解,其中模糊查询功能基于最新的2.8.9以后版本. 1 关系型数据的存储 以Staff对象为例,在关系型数据库或类似GridGain的内存网格产品中(底层使用H2数据库的内存模式存储),我们以表形式保存对象的数据.因为内存网格是基于对象做缓存的,所以还要额外多出一列(Staff列)保存整个对象的编码,例如序列化后的二进制或者JSON格式等,便于直接返回给应用后进行反序列化.而在Redis中,我们可以用id作为唯一标识,

创建一条测试 数据 查询 创建:set name xiaoming 查询: get name 1.模糊搜索查询 Redis 模糊搜索 keys * 2.删除指定key : # 删除所有以user开头的key 可以这样实现: # redis-cli keys "user*" ) "user1" ) "user2" # redis-cli keys "user*" | xargs redis-cli del (integer) #

##redis客户端连接数 redis通过监听一个TCP端口或socket的方式接收来自客户端的连接, 当与客户端建立连接后,redis内部会进行如下操作:()客户端socket会被设置为非阻塞模式,因为redis在网络时间处理上采用的是非阻塞多路复用模型:()然后为这个socket设置TCP_NODELAY属性,禁用Nagle算法:()然后创建一个可读的文件事件用于监听这个客户端socket的数据发送. ##redis连接数与最大连接数 1.查看 方法1:在redis-cli命令行使用:inf

场景 在开发的时候经常会遇到批量取缓存的问题,例如查询商品信息 传入一个商品Id列表,查询Redis数据存在则放入返回列表 不存在的数据查找数据库,并放入Redis 上面两步数据整合返回 伪代码为 list.ForEach(str->{ dto = redis.get(str); if(dto != null){ resultList.add(dto); }else{ mustQuerySQL.add(str); } if(CollectionUtils.isNotEmpty(mustQuery

1.缓存的受益和成本 1.1 受益 1.可以加速读写:Redis是基于内存的数据源,通过缓存加速数据读取速度 2.降低后端负载:后端服务器通过前端缓存降低负载,业务端使用Redis降低后端数据源的负载等 1.2 成本 1.数据不一致:后端数据源中的数据缓存到Redis,如果后端数据库中的数据被更新时,根据更新策略不同,Redis缓存层中的数据和数据源的数据有时间窗口不一致 2.代码维护成本:多了一层缓存逻辑,以前只需要读取后端数据库,现在还需要维护缓存的读写以及Redis与数据库的连接等 3.运

Getting Start 高性能 性能优势的体现 C语言实现的内存管理 epoll的I/O多路复用技术+IO连接/关闭/读写通过事件实现异步的非阻塞IO TCP协议 单线程架构,不会因为高并发对服务器造成太多压力 Redis内部不支持序列化 上面几个特性保证了Redis的高并发性能 性能指标 单点并发量:压力测试 命令处理速度:每秒数万次操作 key的数量对性能的影响 内存大小对性能的影响 单线程架构 Redis提供了很多API,单线程架构不需要担心一些API对数据操作的一致性问题 不会因为高

1:redis 是用c语言来实现的,速度快 持久化 单线程 复杂的数据类型有bitmap和hyperloglog和geo地理信息2:高可用.分布式 v2.8开始支持Redis-Sentinel(哨兵)高可用 v3.0开始支持Redis-Cluster 分布式3:典型应用场景 缓存系统 计数器(如微博评论数,转发数以及点赞数) 消息队列 排行榜(sortset) 社交网络(set并集交集差集) 实时系统 4:可执行文件说明 redis-server Redis服务器 redis-cli Redis

文章很长,建议收藏起来,慢慢读! 疯狂创客圈为小伙伴奉上以下珍贵的学习资源: 疯狂创客圈 经典图书 : <Netty Zookeeper Redis 高并发实战> 面试必备 + 大厂必备 + 涨薪必备 疯狂创客圈 经典图书 : <SpringCloud.Nginx高并发核心编程> 面试必备 + 大厂必备 + 涨薪必备 资源宝库: Java程序员必备 网盘资源大集合 价值>1000元 随便取 GO->[博客园总入口 ] 送书活动:联合机械工业出版社 Java高并发三部曲

bigkey是指key对应的value所占的内存空间比较大,例如一个字符串类型的value 可以最大存到512MB,-个列表类型的value最多可以存储2^32-1个元素.如果按照数据结构来细分的话,一般分为字符串类型bigkey和非字符串类型bigkey. □ 字符串类型:体现在单个value值很大,一般认为超过10KB就是bigkey,但这个值和具体的OPS相关. □ 非字符串类型:哈希.列表.集合.有序集合,体现在元素个数过多.bigkey无论是空间复杂度和时间复杂度都不太友好,下面我们将

作者:vivo 互联网数据库团队- Du Ting 在Redis运维过程中,由于Bigkey 的存在,会影响业务程序的响应速度,严重的还会造成可用性损失,DBA也一直和业务开发方强调 Bigkey 的规避方法以及危害. 一.背景 在Redis运维过程中,由于Bigkey的存在,会影响业务程序的响应速度,严重的还会造成可用性损失,DBA也一直和业务开发方强调 Bigkey 的规避方法以及危害,但是Bigkey一直没有完全避免.全网Redis集群有2200个以上,实例数量达到4.5万以上,在当前阶段

近期项目查询数据库太慢,持久层也没有开启二级缓存,现希望采用Redis作为缓存.为了不改写原来代码,在此采用AOP+Redis实现. 目前由于项目需要,只需要做查询部分: 数据查询时每次都需要从数据库查询数据,数据库压力很大,查询速度慢,因此设置缓存层,查询数据时先从redis中查询,如果查询不到,则到数据库中查询,然后将数据库中查询的数据放到redis中一份,下次查询时就能直接从redis中查到,不需要查询数据库了. redis作为缓存的优势: 1.内存级别缓存,查询速度毋庸置疑. 2.高性能