redis缓存大小配置 redis做缓存内存要求

redis源码解读:单线程的redis是如何实现高速缓存的?1、网络高并发,高流量的数据处理 。一个异步,高效,且对CPU要求不高的网络模型,这个模型主要是由OS来提供的,目前在LINUX最主流使用的是EPOLL,这个网上介绍很多,主要是基于事件驱动的一个异步模型 。
2、redis缓存原理是sql语句时key值,查询结果resultSet是value,当同一个查询语句访问时(select * from t_product),只要曾经查询过,调用缓存直接返回resultSet,节省了数据库读取磁盘数据的时间 。
3、Redis是一种内存高速cache,如果使用redis缓存 , 那经常被访问的内容会被缓存在内存中 , 需要使用的时候直接从内存调取,不知道比硬盘调取快了多少倍,并且支持复杂的数据结构 , 应用于许多高并发的场景中 。
4、开始full resynchronization的时候,master会启动一个后台线程,开始生成一份RDB快照文件,同时还会将从客户端收到的所有写命令缓存在内存中 。
5、先读取nosql缓存层,没有数据再读取mysql层,并写入数据到nosql 。nosql层做好多节点分布式(一致性hash),以及节点失效后替代方案(多层hash寻找相邻替代节点),和数据震荡恢复了 。
redis集群模式整体缓存的数据量应控制在多少控制在20G以下 。服务端有1000多个Redis实例,100+集群,每个实例的内存控制在20G以下 。所以控制在20G以下 。Redis集群解决了写操作无法负载均衡,以及存储能力受到单机限制的问题,实现了较为完善的高可用方案 。
redis一个实例能存一个key或是value大小最大是512M 。操作方法如下:首先要安装redis,开启redis的服务 。安装python的redis模块 。pip install redis 。第一种直接连接redis 。打开redis客户端,查看redis数据库 。
redis是一个支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、key-value数据库 。可以认为redis比mysql简化很多 。mysql支持集群 。
如何使用redis做mysql的缓存使用mysql的udf,详情请看MySQL : MySQL 1 Reference Manual : 23 Adding New Functions to MySQL 然后通过trigger在表update和insert之后进行函数的调用,写入到redis中去 。大致是这个样子 。
做为mysql等数据库的缓存,是把部分热点数据先存储到redis中 , 或第一次用的时候加载到redis中,下次再用的时候,直接从redis中取 。
使用redis做缓存必须解决两个问题,首先就是确定用何种数据结构存储来自mysql的数据;确定数据结构之后就是需要确定用什么标识来作为数据的key 。mysql是按照表存储数据的,这些表是由若干行组成 。
redis做mysql的缓存1、前者终究是个缓存 , 不可能永久保存数据(LRU机制),支持分布式,后者除了缓存的同时也支持把数据持久化到磁盘等 , redis要自己去实现分布式缓存(貌似最新版本的已集成),自己去实现一致性hash 。
2、redis缓存其实就是把经常访问的数据放到redis里面,用户查询的时候先去redis查询,没有查到就执行sql语句查询,同时把数据同步到redis里面 。redis只做读操作,在内存中查询速度快 。
3、大方向两种方案:脚本同步:自己写脚本将数据库数据写入到redis/memcached 。
4、应用Redis实现数据的读写 , 同时利用队列处理器定时将数据写入mysql 。
高性能高并发网站架构,教你搭建Redis5缓存集群1、redis-cluster投票:容错,投票过程是集群中所有master参与 , 如果半数以上master节点与master节点通信超过(cluster-node-timeout),认为当前master节点挂掉 。
2、Cluster出来之前,业界普遍使用的多Redis实例集群方法 。其主要思想是采用哈希算法将Redis数据的key进行散列,通过hash函数,特定的key会映射到特定的Redis节点上 。这样 , 客户端就知道该向哪个Redis节点操作数据 。
3、redis高可用:如果你做主从架构部署,其实就是加上哨兵就可以了,就可以实现 , 任何一个实例宕机,自动会进行主备切换 。
4、输入 yes 后,redis 客户端做了以下工作:集群搭建完毕 。因为 Redis Cluster 默认要求所有的槽位被覆盖 , 可以通过修改 cluster-require-full-coverage yes 配置来改变该行为 。
5、如果不想通过配置和执行来创建Redis集群 如上所述,手动单个实例,有一个更简单的 系统(但您不会了解相同数量的操作细节) 。只需检查 utils/create-clusterRedis 发行版中的目录 。
6、Sentinel : redis 自带的主从切换工具 , 我们通过 sentinel 实现集群高可用 。客户端( Smart Client ):客户端通过约定查找 redis 实例在 ZooKeeper 中写入的地址 。
redis中的数据占用内存大小分析1、原因如下: 如果 used_memory 使用了虚拟内存,如果虚拟内存使用量超过 Redis进程本身占用内存大小 + 程序内存碎片  , 则 used_memory 值可能大于 used_memory_rss 。
2、其中SDS的保存占用的内存如下所示:在 SDS 中,buf 保存实际数据 , 而 len 和 alloc 本身其实是 SDS 结构体的额外开销 。
3、控制在20G以下 。服务端有1000多个Redis实例,100+集群,每个实例的内存控制在20G以下 。所以控制在20G以下 。Redis集群解决了写操作无法负载均衡 , 以及存储能力受到单机限制的问题,实现了较为完善的高可用方案 。
4、原因如下:json数据本身通常比纯文本数据占用更多的存储空间,因为它包含了更多的元数据和结构信息 。redis存储的所有数据都是存在内存中的 , 包括json数据,因此如果大量存储json数据会占用较多的内存 。
5、既然可以设置 Redis 最大占用内存大小,那么配置的内存就有用完的时候 。
【redis缓存大小配置 redis做缓存内存要求】6、数据库是由一个整数索引标识 , 而不是由一个数据库名称 。默认情况下,一个客户端连接到数据库0 。每个数据库都有属于自己的空间,不必担心之间的key冲突 。

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