通过prometheus等监控发现是redis调用大增，看代码在循环里对smember有大量调用。...业务JVM线程上下文和软中断同时飙升原因： smember的时间复杂度是O(1)，很快，jvm大量调用smember后，相关IO也会很快得到返回数据从而进入就绪状态，那么从就绪IO读取数据的线程会始终处于繁忙状态...然后将cpu使用率最高的线程id转换为16进制，在jstack pid的结果里去查看这个线程的堆栈： 可以很清晰的看到smember的调用，这次优化上线只有这一处改动，其实这个时候已经可以确认问题了。...再用thread -n 10查找cpu耗损前10的线程堆栈，这个我没有保存现场图，看到的和之前方法一是一样的堆栈，也是smember的堆栈。...(4).总结 1.循环里不要调用redis 但是像smember这类exist一定是封装在底层的，上层一层层调用很有可能放大，这个只能是在使用的时候注意，同时观察线上的zabbix监控，主要是cpu是否有异动
if (match.Success) { // 提取匹配的类名（捕获组1） string sMember...= match.Groups[1].Value; Debug.Log("找到成员:" + sMember); //string _account = ""...string[] arrMember = sMember.Split(' '); string sType = arrMember[0];
int r1; int r2; int r3; S1 ():r1 (1), r2 (2), r3 (3){} } CACHE_LINE; void add(const S1 smember...[],int members,long &total) { int idx = members; do { total += smember[idx].r1;...total += smember[idx].r2; total += smember[idx].r3; }while(--idx); } int main (int argc..., char *argv[]) { const int SIZE = 204800; S1 *smember = (S1 *) malloc (sizeof (S1) * SIZE);...long total = 0L; int loop = 10000; while (--loop) { // 方便对比测试 add(smember,SIZE,total);
= nil { log.Printf("smember key:%s fail\n", key) log.Println(err) return nil } return result
} /** * 查询出set中的所有元素 * @param key * @return */ public Set sMember
慎用O(n)复杂度命令，如hgetall、smember，lrange等 因为Redis是单线程执行命令的。...hgetall、smember等命令时间复杂度为O(n)，当n持续增加时，会导致 Redis CPU 持续飙高，阻塞其他命令的执行。...❝ hgetall、smember，lrange等这些命令不是一定不能使用，需要综合评估数据量，明确n的值，再去决定。
慎用O(n)复杂度命令，如hgetall、smember，lrange等 因为Redis是单线程执行命令的。...hgetall、smember等命令时间复杂度为O(n)，当n持续增加时，会导致 Redis CPU 持续飙高，阻塞其他命令的执行。...❝hgetall、smember，lrange等这些命令不是一定不能使用，需要综合评估数据量，明确n的值，再去决定。比如hgetall，如果哈希元素n比较多的话，可以优先考虑使用「hscan」。
先定义一个类，再看看它的内存布局： class Father { public: int m_fMember; static int m_sMember; static
set是无序的，所以我们就不能像操作list那样push或者pop，事实上，我们添加或者移除元素使用的是sadd和srem命令，我们可以用sismember来查询一个元素是否在这个set里，当然也可以使用smember
hgetall lrange smembers zrange 例如：smember命令时间复杂度为O(n)，当n持续增加时，会导致 Redis CPU 持续飙高，阻塞其他命令的执行； 5、Pipeline
存量表数据是否涉及兼容问题考虑索引添加是否合理是否连表过多等等**比如Redis:**Redis的key使用是否规范Redis 异常捕获以及处理逻辑是否合理Redis连接池、超时参数设置是否合理Redis 是否使用了有坑的那些命令，如hgetall、smember
redis> SMEMBER list > 1 > 2 > 3 mysql> SELECT * FROM user_info +-----+---------+-----
它的底层是通过哈希表来实现的，因此添加、删除、查找的复杂度都是 O(1) 常见命令 sadd key value : 向集合中添加一个或者多个成员 scard key : 获取集合中的成员数 smember
判断元素是否属于当前set集合 $redis->sismember('set2','123'); //返回true or false 32，smembers返回当前set集合的所有元素 $redis->smember
(k)，k是元素个数 Scard ksy O(1) Sismember key element O(1) Srandmember key [count] O(count) Spop key O(1) Smember
members) } 执行结果： ping result: PONG 7 [张三 hahh 18234554345 28 name phone age] 这里只演示操作了三个函数：SAdd、SCard、Smember
是否连表过多等等 比如Redis: Redis的key使用是否规范 Redis 异常捕获以及处理逻辑是否合理 Redis连接池、超时参数设置是否合理 Redis 是否使用了有坑的那些命令，如hgetall、smember
，由于这两个缓存组件提供的都是基于key-value模型的数据存储，所以benchmark的指标有9个，分别是get，set方法，hget，hset方法（value存储的是hashmap），sadd，smember
对应键也就消失,头尾操作极高,中间较慢 Redis set 单值多value Sadd/smembers/sismember Sad set01 1 1 2 2 3 3:只插入3 个,自己会去重 Smember
integer) 1 127.0.0.1:6379> smembers key1 1) "1" 2) "2" 3) "3" 127.0.0.1:6379> smembers key2 1) "4" 5.2.2 SMEMBER
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