转: Redis需要多少内存预留-内存占用多少才安全 2018年02月10日 18:13:37 常城 阅读数:10280   版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/chenggong2dm/article/details/79306151 上一篇文章,我已经尝试过,用设置的方式,去限制redis内存的占用大小,结果发现是不可行的.(redis不会区分冷热数据,保留冷数据在硬盘上).那么如果要正常运行redis,就需要知道,redis最多

<?php /** * 读写大二进制文件,不必申请很大内存 * 只有读取到内容才创建文件 * 保证目录可写 * * @param string $srcPath 源文件路径 * @param string $dstPath 目标文件路径 * @return bool */ function fetch_big_file($srcPath, $dstPath) { set_time_limit(0); // 设置脚本执行时间无限长 if (!$fpSrc = fopen($srcPath, "

<?php /** * 读写大二进制文件,不必申请很大内存 * 只有读取到内容才创建文件 * 保证目录可写 * * @param string $srcPath 源文件路径 * @param string $dstPath 目标文件路径 * @return bool */ function fetch_big_file($srcPath, $dstPath) { set_time_limit(0); // 设置脚本执行时间无限长 if (!$fpSrc = fopen($srcPath, "

http://ask.dcloud.net.cn/question/5384 不能每次用mui.openWindow.不用的webview要close,一个webview被close后会露出其他没有被close的webview.跳转页面要用plus.webview.show方法,新开重复的webview当然是多消耗内存的.具体参考 http://www.html5plus.org/doc/zh_cn/webview.html mui里与webview相关的部分,只是对plus.webview的常

引言:读写大“二进制”文件,不必申请很大内存(fopen.fread.fwrite.fclose)!做到开源节流,提高速度! 每天告诉自己一次,『我真的很不错』.... 加速读写大文件,在实际工作过程当中其实想必很多人都有这样的经历-大家知道,如果使用记事本(notepad)打开10M的文本文件,那会卡到无响应,但是如果使用Sublime或者Notepad++则瞬间打开. 不展开讲了,接口简单,多说无益,直接上码. 函数 <?php /** * 读写大二进制文件,不必申请很大内存 * 只有读取到

vps的内存为512M,安装好nginx,php等启动起来,mysql死活启动不起来看了日志只看到对应pid被结束了,后跟踪看发现是内存不足被killed; 调整my.cnf 参数,重新配置(系统默认配置太高直接占用400M内存,小玩家玩不起呢)即可 performance_schema_max_table_instances= table_definition_cache= table_open_cache= 下面附一个相关的my.cnf配置文件的说明 [client] port = sock

一,redis内存管理介绍 redis是一个基于内存的key-value的数据库,其内存管理是很重要的,为了屏蔽不同平台之间的差异,以及统计内存占用量等,redis对内存分配函数进行了一层封装,程序中统一使用zmalloc,zfree一系列函数,其相应的源代码在src/zmalloc.h和src/zmalloc.c两个文件里,源代码点这里. 二,redis内存管理源代码分析 redis封装是为了屏蔽底层平台的差异,同一时候方便自己实现相关的函数,我们能够通过src/zmalloc.h 文件里的相

本文转载自编程迷思,原文链接 深入学习Redis(1):Redis内存模型 前言 Redis是目前最火爆的内存数据库之一,通过在内存中读写数据,大大提高了读写速度,可以说Redis是实现网站高并发不可或缺的一部分. 我们使用Redis时,会接触Redis的5种对象类型(字符串.哈希.列表.集合.有序集合),丰富的类型是Redis相对于Memcached等的一大优势.在了解Redis的5种对象类型的用法和特点的基础上,进一步了解Redis的内存模型,对Redis的使用有很大帮助,例如: 1.估算R

目录 常见的删除策略 redis使用的过期策略:定期删除+惰性删除 定期删除 惰性删除 为什么要采用定期删除+惰性删除2种策略呢? redis内存淘汰机制 常见的删除策略 1.定时删除:在设置键的过期时间的同时,创建一个timer,让定时器在键的过期时间到达时,立即执行对键的删除操作.(主动删除) 对内存友好,但是对cpu时间不友好,有较多过期键的而情况下,删除过期键会占用相当一部分cpu时间. 2.惰性删除:放任过期键不管,但是每次从键空间中获取键时,都检查取到的键是否过去,如果过期就删除,如

引语 随着使用Redis的深入,我们不可避免的需要深入了解优化Redis的内存,本章将重点讲解Redis的内存优化之道,同时推荐大家阅读memory-optimization一文. 想要高效的使用Redis,就需要充分理解计算机的内存技术及网络和硬盘延迟,以便追踪性能瓶颈.处理资源规划及分配. 配置优化 在Redis.io网站上的官方文档内存优化中,其中一条建议是在32位模式下编译Redis替代64位实例. 对于同样小于3GB的数据集,32位的比64位版本的要小,因为32位实例的指针大小只有64

原文链接:https://blog.csdn.net/a745233700/article/details/85413179 一.Redis的过期策略以及内存淘汰策略:1.过期策略:定期删除+惰性删除: ①定期删除:redis默认每隔100ms就随机抽取一些设置了过期时间的key,检查其是否过期,如果有过期就删除.注意这里是随机抽取的.为什么要随机呢?你想一想假如 redis 存了几十万个 key ,每隔100ms就遍历所有的设置过期时间的 key 的话,就会给 CPU 带来很大的负载. ②惰性

Redis入门很简单之七[使用Jedis实现客户端Sharding] 博客分类: NoSQL/Redis/MongoDB redisjedisspringsharding分片 <一>. 背景介绍: 1. sharding机制:即通常所说的“分片”,允许数据存放在不同的物理机器上,  以适应数据量过大的场景,克服单台机器内存或者磁盘空间的限制.而这种“离散式”地存放,对客户端来说是透明的,对客户端来讲,完全看不到这种差别. 2. 常见的内存缓存中间件,比如Memcached支持服务器端Shard

Redis入门很简单之一[简介与环境搭建] 博客分类: NoSQL/Redis/MongoDB redisnosqlmemcached缓存中间件  [Redis简介] <一>. NoSQL简介:    NoSQL是Not-Only-SQL的缩写,是被设计用来替换传统的关系型数据库在某些领域的用,特别针对web2.0站点以及大型的SNS网站,用来满足高并发.大数据的应用需求.常见的NoSQL数据库系统有HBase(Hadoop数据库,基于列存储).MongoDB(文档型数据库,采用类型与JSON

1. 查询Redis最大占用内存 # 查询最大占用内存 config get maxmemory # 为0时在64操作系统中不限制内存,在32位操作系统中最大为3GB 2. Redis设置最大占用内存 通过配置文件设置 # 设置最大占用内存大小为100MB maxmemory 100MB 通过命令设置 # 设置最大占用内存大小为100MB config set maxmemory 100MB 3. Redis内存淘汰策略 noeviction(默认策略)   对于写请求不再提供服务,直接返回错误

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

最近在大量使用Redis来进行数据统计前的清洗和整理,每天的数据量超5千万+,在开发过程中,数据量小,着重注意业务规则的处理,在上线基本测试后发现了大量的问题,其中之一就是Redis存储数据过多,内存的使用量大大增加.进过简单分析,对存储非常频繁的实体类进行了改进,字段名字进行缩写处理,一下子就减少了很多内存使用量.在对Redis的研究过程中,发现了以下这篇文章:Redis上踩过的一些坑-美团 ,发现其中 有一节内容:“四.redis内存使用优化 ”,对Redis不同的存储结构的使用量进行了对比

如果一个RDD很大以至于它的所有元素并不能在driver端机器的内存中存放下,请不要进行如下调用: val values = myVeryLargeRDD.collect()   collect将尝试拷贝RDD中的每个元素到Driver端,容易导致OOM或者crash:   相反,如果你能通过调用take.takeSample.filter.sample等操作对返回的元素个数上限进行限制,再使用collect还是可以的:   查看RDD的collect方法源码: def collect(): A

最近在读<深入理解Java虚拟机>,对Java对象的内存布局有了进一步的认识,于是脑子里自然而然就有一个很普通的问题,就是一个Java对象到底占用多大内存? 在网上搜到了一篇博客讲的非常好:http://yueyemaitian.iteye.com/blog/2033046,里面提供的这个类也非常实用: import java.lang.instrument.Instrumentation; import java.lang.reflect.Array; import java.lang.re

转自:http://cjjwzs.iteye.com/blog/1059381 本文将从内存分页的原理,如何调整分页大小两节内容,向你阐述LargePage对JVM的性能有何提升作用,并在文末点明了大内分页的副作用.OK,让我们开始吧! 内存分页大小对性能的提升原理 首先,我们需要回顾一小部分计算机组成原理,这对理解大内存分页至于JVM性能的提升是有好处的. 什么是内存分页? 我们知道,CPU是通过寻址来访问内存的.32位CPU的寻址宽度是 0~0xFFFFFFFF ,计算后得到的大小是4G,也

最近用PHP读取一个大文件把相关数据存放到数组中,之后处理并输出, 读取过程中发现占用内存很大, 于是很好奇这个问题. 简单的写一个代码 <?php $m1 = memory_get_usage(); $arr = array( ); $m2 = memory_get_usage(); $arr2 = array( 'testa'=>'hello world1', 'testb'=>'hello world2', ); $m3 = memory_get_usage(); echo $m1

[http://www.cstor.cn/textdetail_9146.html] 一般而言,slave相对master延迟较大,其根本原因就是slave上的复制线程没办法真正做到并发.简单说,在master上是并发模式(以InnoDB引擎为主)完成事务提交的,而在slave上,复制线程只有一个sql thread用于binlog的apply,所以难怪slave在高并发时会远落后master ORACLE MySQL 5.6版本开始支持多线程复制,配置选项 slave_parallel_wor