redis的keys命令，通来在用来删除相关的key时使用，但这个命令有一个弊端，在redis拥有数百万及以上的keys的时候，会执行的比较慢，更为致命的是，这个命令会阻塞redis多路复用的io主线程...，如果这个线程阻塞，在此执行之间其他的发送向redis服务端的命令，都会阻塞，从而引发一系列级联反应，导致瞬间响应卡顿，从而引发超时等问题，所以应该在生产环境禁止用使用keys和类似的命令smembers...keys命令的原理就是扫描整个redis里面所有的db的key数据，然后根据我们的通配的字符串进行模糊查找出来。官网详细的介绍如下。...https://redis.io/commands/KEYS 取而代之的，如果需要查找然后删除key的需求，那么在生产环境我们应该使用scan命令，代替keys命令，同样是O（N）复杂度的scan命令，...keys相比scan命令优点是，keys是一次返回，而scan是需要迭代多次返回。
Keys 命令 语法 redis KEYS 命令基本语法如下： redis 127.0.0.1:6379> KEYS PATTERN KEYS命令使用很简单,查找以 com 为开头的 key： 2 ....keys相比scan命令优点是，keys是一次返回，而scan是需要迭代多次返回。...，并不代表没有数据了，只有游标返回的值是0的情况下代表结束 但由于KEYS命令一次性返回所有匹配的key，所以，当redis中的key非常多时，对于内存的消耗和redis服务器都是一个隐患， 对于Redis...基于SCAN的这种安全性，建议大家在生产环境都使用SCAN命令来代替KEYS，不过注意，该命令是在2.8.0版本之后加入的，如果你的Redis低于这个版本，则需要升级Redis。...如何保证redis中的数据都是热点数据？
有一个需求是将user_为前缀进行匹配查询进行key的匹配，就在进行这个的操作命令的时候出现服务卡顿和redis 有部分链接超时。最后排查出来的问题所在就是keys的时候查出来的key太多导致的问题。...具体原因那就从他这个命令的原理看起 最后的解决方案是：使用scan命令 Keys 简介 通过简单的正则就可以进行模糊匹配，没有分页，没有游标。就是暴力查找遍历。...SCAN 内部探究 redis 的全局就是使用的是key-value形式存储，使用的也就是他底层的数据结构dict字典。...我们可以再想想keys 是不是就不用考虑以上问题呢？，因为他是每次都是全量扫，不担心扩容了等问题。...总结 redis scan 和 keys的使用 scan的内部扫描介绍 dict的基本数据结构和扩容的大概过程 参考 《redis深度历险》 reids 命令参考：http://doc.redisfans.com
因为Keys会引发Redis锁，并且增加Redis的CPU占用，情况是很恶劣的 实际应用中有时候会出现需要遍历redis中的所有键值的需求，比如清理没用的键等等。...但是keys这个命令性能真的很差，redis官方文档是这么说的： Warning: consider KEYS as a command that should only be used in production...由于执行keys命令，redis会锁定，如果数据庞大的话可能需要几秒或更长，对于生产服务器上锁定几秒这绝对是灾难了 如果有这种需求的话可以自己对键值做索引，比如把各种键值存到不同的set里面，分类建立索引...，这样就可以很快的得到数据，但是这样也存在一个明显的缺点，就是浪费宝贵的空间，要知道这可是内存空间啊，所以还是要合理考虑，当然也可以想办法，比如对于有规律的键值，可以存储他们的始末值等等。...对比KEYS命令，虽然SCAN无法一次性返回所有匹配结果，但是却规避了阻塞系统这个高风险，从而也让一些操作可以放在主节点上执行。 需要注意的是，SCAN 命令是一个基于游标的迭代器。
内存管理是如何实现的。...当程序启动时，栈区域并不是空的，相反，它会包含所有的 shell 环境变量以及为了调用它而向 shell 输入的命令行。...但是实际上，并没有两个相同的地址空间，因为每个进程维护的打开文件和信号不同。 Linux 内存管理系统调用 下面我们探讨一下关于内存管理的系统调用方式。...Linux 内存管理实现 内存管理系统是操作系统最重要的部分之一。从计算机早期开始，我们实际使用的内存都要比系统中实际存在的内存多。...这些虚拟地址空间彼此完全分开，因此运行一个应用程序的进程不会影响另一个。并且，硬件虚拟内存机制允许内存保护关键内存区域。 内存映射 内存映射用来向进程地址空间映射图像和数据文件。
在 GitHub 看到一篇很不错的学习资料，其中提到 Python 是如何管理内存的，我看完后很有收获，如下： 原文[1] 当面试官问到这个问题的时候，一个展示自己的机会就摆在面前了。...Python 提供了自动化的内存管理，也就是说内存空间的分配与释放都是由 Python 解释器在运行时自动进行的，自动管理内存功能极大的减轻程序员的工作负担，也能够帮助程序员在一定程度上解决内存泄露的问题...以 CPython 解释器为例，它的内存管理有三个关键点：引用计数、标记清理、分代收集。...引用计数的内存管理方式在遇到循环引用的时候就会出现致命伤，因此需要其他的垃圾回收算法对其进行补充。...最后的话 学习一门编程语言，一定要弄明白它是如何管理内存的，这不仅是如何应付面试的问题，更是如何更好的使用编程语言的基础。内存管理的一些算法设计，也有助于我们应对一些复杂的系统设计，学好它很有必要。
项目场景 Redis的keys *命令在生产环境是慎用的，特别是一些并发量很大的项目，原因是Redis是单线程的，keys *会引发Redis锁，占用reids CPU，如果key数量很大而且并发是比较大的情况...，效率是很慢的，很有可能导致服务雪崩，在Redis官方的文档是这样解释的，官方的推荐是使用scan命令或者集合 解决方案 搭建一个工程来实践一下，项目环境： JDK 1.8 SpringBoot...scan和keys *的逻辑，当然也可以直接使用RedisTemplate import cn.hutool.core.collection.ConcurrentHashSet; import lombok.extern.slf4j.Slf4j...*和scan其实查询效率差别不大的，scan命令效率和分多少数量一批次也有关系 搞到一万的数据量 经过测试，scan查询效率并不一定是比keys * 快多少的，跟这个数据量和count批次有关系...，需要自己调试，所以对于线上的业务场景，如果key数量很多的，可以使用集合来替换keys *
有任何想要讨论和学习的问题可联系我：zhuyc@vip.163.com。 发布文章的风格因专栏而异，均自成体系，不足之处请大家指正。 JVM是如何分配管理内存的？...PC寄存器是一块较小的内存空间，可以看作是当前线程所执行的字节码的行号指示器，每一条JVM线程都有自己的PC寄存器。...所以本文只讨论JVM所管理的内存区域，并不探讨各区域在堆栈中的分布。...Java堆 Java堆是JVM所管理的内存中最大的一块区域，并且是被所有线程共享的一块内存区域，在虚拟机启动时被创建。Java堆中主要存储的就是对象的实例，包括数组类型的实例。...Java堆中所存储的对象由自动内存管理系统，也就是垃圾收集器进行管理，不需要手动进行销毁和释放。另外，Java堆所对应的区域不需要连续。 5.
内存管理，相比大家都听过。但是内存管理到底是做什么呢？这就得从计算机刚出来的时候说起。计算机刚出来的时候内存资源很紧张，只有几十K，后来慢慢的到几百K，到周后来的512M，再到现在的几个G。...真是因为内存资源的不足，在计算机的整个过程中衍生出各种各样的内存管理方法。 而内存管理的终极目标就是合理的不浪费的使用物理内存。Linux针对如何合理的使用物理内存，软件上设计了多种的内存管理方法。...今天我们就来讨论下Linux是如何组织物理内存的，通俗的说就是如何管理电脑的内存条的。 Linux使用节点(node)，区域(zone)，页(page)三级结构来描述整个物理内存。...意思是所有的处理器访问内存花费的时间是一样的。也可以理解整个内存只有一个node。...比如当地址宽度的位数是39位的时候。用户空间和内核空间大小是一样大，大小是512G。 假设此时物理内存是4G，则整个4G都可以全部映射到内核虚拟地址区间的。
Python内存池：内存池的概念就是预先在内存中申请一定数量的，大小相等 的内存块留作备用，当有新的内存需求时，就先从内存池中分配内存给这个需求，不够了之后再申请新的内存。...这样做最显著的优势就是能够减少内存碎片，提升效率。...python中的内存管理机制——Pymalloc：python中的内存管理机制都有两套实现: 一套是针对小对象，就是大小小于256bits时,pymalloc会在内存池中申请内存空间； 当大于256bits...，则会直接执行new/malloc的行为来申请内存空间。...内存释放参考深入理解Python内存管理与垃圾回收，再也不怕问了（二）
先看现象 redis-cli keys * | args redis-cli del (error) ERR network error (30.00s) #执行了一条 keys xxxxx* 命令，令数据库宕机了...，内存不足！...) 直接30秒超时，并且直接锁住了整个redis，执行 keys 模糊的匹配命令是为了清理没用的键，但是没有考虑到keys *进行模糊匹配引发 Redis 锁，造成 Redis 锁住，CPU 飙升，引起了所有调用链路的超时并且卡住...新增 Redis 实例，进行分离 如果有使用类似 keys 正则命令需求，使用 scan 命令代替 SCAN 命令 Redis从2.8版本开始支持scan命令，SCAN命令的基本用法如下： 复杂度虽然也是...也解决使用keys命令遍历大量数据而导致Redis服务器阻塞的情况。
总结 Set集合的交差并的计算复杂度很高，如果数据量很大的情况下，可能会造成Redis的阻塞。 那么如何规避阻塞呢？...比如需要统计2020/11/01到2020/11/20天中连续打卡的人数，如何统计呢？ Bitmap中还支持同时对多个BitMap按位做与、或、异或操作，命令如下图： ?...不过，在实际应用时，最好对 Bitmap 设置过期时间，让 Redis 自动删除不再需要的签到记录，以节省内存开销。...但是这里有一个问题，Set底层使用的是哈希表和整数数组，如果一个网页的UV达到千万级别的话（一个电商网站中何止一个页面），那么对于内存的消耗极大。...Redis提供了一个扩展类型HyperLogLog用于基数统计，计算2^64个元素大概只需要12KB的内存空间 是不是很心动？
在学习中有迷茫不知如何学习的朋友小编推荐一个学Python的学习q u n 227 -435- 450可以来了解一起进步一起学习！...在Python中，许多时候申请的内存都是小块的内存，这些小块内存在申请后，很快又会被释放，由于这些内存的申请并不是为了创建对象，所以并没有对象一级的内存池机制。...这就意味着Python在运行期间会大量地执行malloc和free的操作，频繁地在用户态和核心态之间进行切换，这将严重影响Python的执行效率。...为了加速Python的执行效率，Python引入了一个内存池机制，用于管理对小块内存的申请和释放。...内存池机制 Python提供了对内存的垃圾收集机制，但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统。
物理内存管理 本文是操作系统系列第三篇，介绍物理内存管理。操作系统对内存的管理是非常复杂的，和程序的执行、硬件、编译器等密切相关。...本文从物理内存入手，介绍内存管理的重要概念，也为后续的虚拟内存管理内容做铺垫。 ?...地址解析 下图是CPU和计算机的基本架构，我们以此图来说明物理/逻辑地址在CPU和计算机中如何被解析处理的。...当然，这也带来了挑战：非连续内存分配中，如何有效实现和管理逻辑地址和物理地址间的映射。...总结 程序在执行时，CPU看到的是逻辑地址，当CPU读写数据时，由MMU根据逻辑地址找到对应的物理地址，然后到总线上读写数据。通过这种管理机制，可以更好地管理内存，在多道程序执行中做到隔离和共享。
Python是如何进行内存管理的？ 引言 Python是一种高级编程语言，因其简洁易读的语法和强大的生态系统而受到广泛的欢迎。在Python中，内存管理是一个关键的主题，它决定了程序的性能和可靠性。...本文将介绍Python是如何进行内存管理的，并讨论一些常见的内存管理技术和最佳实践。 Python的内存管理机制 Python使用了自动内存管理机制，也就是说开发者不需要手动分配和释放内存。...Python内存管理的最佳实践 虽然Python的自动内存管理机制非常便利，但仍然有一些最佳实践可以帮助我们编写更高效、更可靠的代码。 避免循环引用 循环引用是导致内存泄漏的常见原因之一。...代码示例 下面是一个简单的代码示例，演示了Python中的内存管理机制： import sys # 创建一个对象，引用计数为1 a = [1, 2, 3] print(sys.getrefcount(...然而，仍然需要注意的是，Python的内存管理并非完美无缺，特别是在处理底层资源时需要额外小心。
Redis（Remote Dictionary Server）是一个开源的内存数据库，遵守 BSD 协议，它提供了一个高性能的键值（key-value）存储系统，常用于缓存、消息队列、会话存储等应用场景...存储对象基本的表现形式，它可以存储类似SDS list set等数据结构，并且存储了一些信息用于内存管理，比如refcount这是一个整数字段，用于存储对象的引用计数。...完成了，这时候将h[1]作为主表，释放之前h[0]的资源 4.3 redis对象生命周期 4.3.1 redisObject与refcount 上文中我们了解到，为了高效管理内存，避免在命令处理时产生的拷贝...，redis提出了share everything的思想，采用了引用计数法管理内存，计数在redisObject->refcount字段，在新创建redisObject时设置refcount为1，调用incrRefCount...命令为例，看看key和value声明周期是怎么管理的 首先从上文知道 当调用set命令发送到服务端时会调用readQueryFromClient读取并进行预处理时会调用createObject，将key
Buffer 的底层是MemorySegment，Buffer申请和释放由Flink自行管理，Flink引入了引用数的概念。...BufferPool用来管理Buffer,包含Buffer的申请、释放、销毁、可用Buffer的通知等，其实现类是LocalBufferPool,每个Task拥有自己的LocalBufferPool。...BufferPool的类体系如下： 为了方便对BufferPool的管理，Flink设计了BufferPoolFactory,提供了BufferPool的创建和销毁，其唯一的实现类是NetworkBufferPool...三、内存管理器 3.1 内存申请 批处理计算任务中，MemoryManager负责为算子申请堆外内存。最终实际申请的是堆外的ByteBuffer。...RocksDb自己来负责运行过程中的内存申请和内存释放。 #MemoryManager.java 3.2 内存释放 Flink自行管理内存，也就意味着内存的申请和释放都由Flink来负责。
Redis Server一旦和某客户端建立连接，就会在事件驱动框架中注册可读事件，对应客户端的命令请求。...redisCommandTable数组在server.c定义，它的每一个元素是redisCommand结构体类型的记录，对应Redis实现的一条命令。...查到对应命令后，processCommand就会检查，如命令参数是否有效、发送命令的用户是否进行过验证、当前内存的使用情况等。...至此，这就是一条命令如何从读取，经过解析、执行等步骤，最终将结果返给客户端，该过程以及涉及的主要函数： 若在前面命令处理过程中，都由I/O主线程处理，则命令执行的原子性肯定能得到保证，分布式锁的原子性也相应得到保证...FAQ 但若这个处理过程配合I/O多路复用机制和多IO线程机制，那这俩机制是在这个过程的什么阶段发挥作用？会不会影响命令执行原子性？
内存管理可以说是一个比较难学的模块，之所以比较难学。一是内存管理涉及到硬件的实现原理和软件的复杂算法，二是网上关于内存管理的解释有太多错误的解释。...希望可以做个内存管理的系列，从硬件实现到底层内存分配算法，再从内核分配算法到应用程序内存划分，一直到内存和硬盘如何交互等，彻底理解内存管理的整个脉络框架。本节主要讲解硬件原理和分页管理。...CPU通过MMU访问内存 我们先来看一张图： ? 从图中可以清晰地看出，CPU、MMU、DDR 这三部分在硬件上是如何分布的。...所以搞懂了 MMU 如何把虚拟地址转化为物理地址也就明白了 CPU 是如何通过 MMU 来访问内存的。...MMU 是通过页表把虚拟地址转换成物理地址，页表是一种特殊的数据结构，放在系统空间的页表区存放逻辑页与物理页帧的对应关系，每一个进程都有一个自己的页表。
公司新来一个 CTO：禁止使用 Redis 中的 keys 命令，发现即开除！ keys命令的用法： keys pattern 查找符合正则匹配的key的列表。...Keys命令的替代方案 scan扫描，避免阻塞 将需要统计的数据放入一个set中 （但是这样可能出现Big Key问题，一般数据量大就不推荐） Keys命令在Redis Cluster中是怎样执行的？...一般来说，keys命令对于集群节点来说，是不知道路由到哪个节点的，不像 get命令。...根据我的理解，既然keys命令返回的是key值，而集群中其实有一个结构slots_to_keys 记录着所有key 的, 这只与key的数量有关，与Big key的关系不大。...按照这种猜想，假如此时Redis节点占用内存为3G，且Key数量成比例，那么Keys命令执行时间因为3s左右，这段时间Redis节点是阻塞的。
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