在现代软件架构中,Redis作为一种高性能的内存数据库,被广泛应用于缓存、会话存储和消息队列等场景。然而,Redis的内存占用问题一直是开发者关注的焦点。本文将介绍如何准确预估Redis所占内存空间,并提供一些内存优化策略,以避免内存占用过多导致数据丢失的风险。同时,我们还将给出相关代码示例,帮助读者更好地理解和实践这些技术。
在现代的互联网应用中,Redis作为一种高性能的内存数据库,被广泛应用于缓存、会话管理和消息队列等场景。然而,Redis的内存资源是有限的,过多的内存占用可能会导致数据丢失。因此,对于项目中使用Redis的架构师来说,合理预估Redis内存空间的占用,并采取相应的措施来避免内存占用过多,是非常重要的。
used_memory_human:773.02M //数据占用了多少内存(带单位的,可读性好)
可以看到,当前节点内存碎片率为226893824/209522728≈1.08,使用的内存分配器是jemalloc。
通过 CONFIG SET maxmemory 100mb或者在 redis.conf 配置文件设置 maxmemory 100mb Redis 内存占用限制。当达到内存最大值,会触发内存淘汰策略删除数据。
大家都清楚Redis内存占用情况:与存储的数据量、配置参数、服务器内存大小等因素有关。在默认情况下,Redis 会使用尽可能多的内存,直到服务器的内存资源被占满。
作为面试经历都很丰富的兄弟们,应该或多或少被问到或者自己亲身经历过这个问题,问题如下:
Redis中的数据特征: Redis是一种内存级数据库,所有数据均存放在内存中,内存中的数据可以通过TTL指令获取其状态
Redis 是一种内存数据库,将数据保存在内存中,读写效率要比传统的将数据保存在磁盘上的数据库要快很多。所以,监控 Redis 的内存消耗并了解 Redis 内存模型对高效并长期稳定使用 Redis 至关重要。
标题1: 60G的内存占用, 容器敢分配, 服务敢占用. 一个字:绝 标题2: 内存挤爆了. 竟然是因为… 标题3: 内存问题虐我们千百遍 标题4: 慎用BitMap, 小心玩爆你的内存.
> info memory 指标 含义 used_memory 由 Redis 分配器分配的内存总量,包含了redis进程内部的开销和数据占用的内存,以字节(byte)为单位,即当前redis使用内存大小。 used_memory_human 已更直观的单位展示分配的内存总量。 used_memory_rss 向操作系统申请的内存大小,与 top 、 ps等命令的输出一致,即redis使用的物理内存大小。 used_memory_rss_human 已更直观的单位展示向操作系统申请的内存大小。 used_m
Redis大key问题是指在Redis中出现了一个或多个非常大的key,这些key的大小超过了Redis所能处理的最大值,从而导致Redis性能下降甚至宕机的现象。通常情况下,Redis的key大小应该尽量保持在较小的范围内,因为Redis是一个基于内存的数据结构存储系统,大key会占用大量内存资源,导致Redis的性能受到严重影响。
我们知道redis的数据都保存在内存中,如何高效利用内存变得尤为重要。这里主要从内存消耗、管理内存的原理与方法、内存优化技巧三个方面来讲述如何高效实现内存的存储。今天仅描述内存消耗相关知识。
Redis 利用了多路 I/O 复用机制,处理客户端请求时,不会阻塞主线程;Redis 单纯执行(大多数指令)一个指令不到 1 微秒,如此,单核 CPU 一秒就能处理 1 百万个指令(大概对应着几十万个请求吧),用不着实现多线程(网络才是瓶颈)。
爱可生 DBA 团队成员,擅长故障分析和性能优化,文章相关技术问题,欢迎大家一起讨论。
这里面 info 是命令 memory 是参数 单单输入 info 就死查看所有的信息,如果只需要查看内存情况,只需要加上内存这个参数
Redis 是一个高性能的 key-value 数据库,由于其易用、性能高、扩展性好等特点,已经成为后端内存数据库的业界标准。使用 Redis 进行日常开发时,最常使用的数据结构应当是 String,但 String 也不是"万金油",使用不当也会造成很多内存上的浪费。本文会解析 String 数据是如何保存的,并分析其占用内存的原因,以及说明如何减少内存的使用。
使用 SCAN 命令对数据库扫描,然后用 TYPE 命令获取返回的每一个 key 的类型。
当你在使用Redis时,有一些关键概念需要理解,其中之一就是“大key”。大key指的是在Redis中存储了大量数据的键,这些键通常包含大量的元素,可能成千上万个甚至更多。尽管Redis是一个高性能的内存数据库,但了解和处理大key对于确保Redis服务器的性能和内存管理至关重要。
问题发生背景为某生产 Redis 集群(版本 Redis 5.0.10 ,架构为 30 片以上),该集群中某一个分片内存使用率异常高(内存占用达70%以上,其它片内存相对使用较低),我们模拟生产环境如下监控图所示:
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Redis的内存管理主要依靠两个进程:内存回收进程和AOF持久化进程。下面将重点讲解 Redis 内存回收机制,以及这个机制如何工作。
Redis持久化过程一直是影响redis性能的常见因素,如何监控持久化以及如何优化持久化过程呢?下面我们就一起来看看吧。
能坚持别人不能坚持的,才能拥有别人不能拥有的。
随着并发访问量的不断增加,Redis 大 key 问题成为了常见的性能瓶颈和 bug 源。当 Redis 中存储的数据结构过大时,它会影响 Redis 的性能、稳定性甚至导致 Redis 宕机。因此,本文将对 Redis 大 key 问题做一个详细的总结,并提供一些解决方案。
我们在系统设计面试或者在实际工作中,免不了要进行一些估算。之前的文章里讲过一些技巧,今天来个实战。
了解 redis 的内存模型,对优化 redis 内存占用有很大帮助。下面介绍几种优化场景。
JuiceFS 支持多种元数据存储引擎,且各引擎内部的数据管理格式各有不同。为了便于管理,JuiceFS 自 0.15.2 版本提供了 dump 命令允许将所有元数据以统一格式写入到 JSON 文件进行备份。同时,JuiceFS 也提供了 load 命令,允许将备份恢复或迁移到任意元数据存储引擎。命令的详细信息可以参考这里。基本用法:
公司某业务使用的Redis集群是自建的,前段时间计划将自建Redis集群迁移到购买的阿里云集群。 老集群共有 350W key,占用内存 8.8 G,DTS迁移前分析发现有近两百万的key无需迁移,于是提前删除了这两百万key。 删除key后发现redis内存竟然几乎无变化,350W key删除了两百万,怎么也得释放几G内存吧。难道删除失败了?通过比对数据发现,计划被删除的数据确实已经删除了。 为什么删除了两百万key,内存未释放呢?这个问题一直困扰着我,通过查阅资料终于弄明白了。
1.删除策略 Redis 是一种内存级数据库,数据都存在内存中,但是针对于已经过期的数据,reids 不 会立刻删除只是会存储在 expires 中,当执行删除策略的时候,才会从 expires 中寻找对应的数据存储的地址,在存储空间中找到对应的数据进行删除。数据删除其实就是内存和 CPU 占用之间寻找平衡,CPU 才能去处理事情,针对过期数据,要进行删除的时候,一般有三种策略 1.1 定时删除 顾名思义,当 key 设置有过期时间,时间到了,定时器任务立即执行删除,相当于消 耗 CPU 来减少内存使用,拿时间换空间。
本篇内容包括 1. 内存消耗分析 2. 管理内存的原理与方法 3. 内存优化技巧
在使用 Redis 时,我们经常会遇到这样一个问题:明明做了数据删除,数据量已经不大了,为什么使用 top 命令查看时,还会发现 Redis 占用了很多内存呢?
Redis是一款高性能、非关系型的键值存储数据库。在使用Redis时,随着数据量的不断增长,需要考虑如何降低Redis的内存占用情况。下面将介绍Redis降低内存使用的常见方法。
这个方案是首先想到的,毕竟这个场景是非常契合String的。我们把图片ID和图片存储对象ID分别作为键值对的key和value来存储,其中,图片存储对象ID用String类型。
Redis是一种内存级数据库,所有数据均存放在内存中,内存中的数据可以通过TTL指令获取其状态
在设置key的过期时间的同时,为该key创建一个定时器,让定时器在key的过期时间来临时对key进行删除。 优点: 保证内存被尽快释放。 缺点: 1)若过期key很多,删除这些key会占用很多的CPU时间,在CPU时间紧张的情况下,CPU不能把所有的时间用来做要紧的事儿,还需要去花时间删除这些key。 2)定时器的创建耗时,若为每一个设置过期时间的key创建一个定时器(将会有大量的定时器产生),性能影响严重。
时间复杂度为O(1),因为对于链表的任意位置的插入操作,都只需要固定的几个指针操作,而与链表的长度无关。
这是因为压缩列表的设计目的是在保持高效的内存使用的同时,尽可能地减少内存的分配和回收频率,从而提高性能。
转载自博客园 https://www.cnblogs.com/kismetv/p/8654978.html
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。
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。
使用过 Redis 的同学应该都知道,它基于键值对(key-value)的内存数据库,所有数据存放在内存中,内存在 Redis 中扮演一个核心角色,所有的操作都是围绕它进行。
按照提示分别修复: 1.第一个提示somaxconn这个值为128太小了,这个值是系统的网络连接队列大小,而redis的TCP backlog设置的值为511,因此受限,所以修改下系统的值
前段时间,看到这个BigKey的问题,因为理解的模糊不清的不太舒服,于是就有了下文的总结。
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