编者注:笔者整理了一份【Redis不完全指南】,包含了很多详细的知识点和Redis经典面试题,可关注「TopCoder」公众号,发送 Reids 来获取~
高性能:从内存读取数据比从硬盘读取要快很多。如果数据库中对应的数据改变之后,同步改变缓存中相应的数据即可。
虽然使用缓存思想似乎是一个很简单的事情,但是缓存机制却有一个核心的难点,就是——缓存清理。我们所说的缓存,都是保存一些数据,但是这些数据往往是会变化的,我们要针对这些变化,清理掉保存的“脏”数据,却可能不是那么容易。
性能测试这种测试方式在发生过程中,其中一个过渡性的工作,就是对执行过程中的问题,进行定位,对功能的定位,对负载的定位,最重要的,当然就是问题中说的“瓶颈”,接触性能测试不深,更非专家,自己的理解,瓶颈产生在以下几方面:
基于Web技术的数据库应用是当前应用的一个热点,在用户数目与通信负荷很大的场合,提高Web服务器性能是一个迫切的课题。本文从笔者参与某个银行系统项目开发的经历出发,阐述了提高Web服务器的性能应渗入到项目论证、选型、开发、运行和管理的各个环节,只有各个环节都能充分考虑到性能与质重的需要,系统的性能才是真正可保证的和可扩充的。 文章从系统的实际运行与相应的经验出发,阐述了性能改进方面的一些具体措施。比如:在本文中讨论了 Web服务器平台的选型考虑;Web服务器的配置管理;应用系统本身的优化与预先设计系统时可扩性的性能保障等具体内容。 通过技术上的分析与改进,综合性地运用多类措施与手段,在实际系统中,Web服务器运行的性能得到了一定程序的保证。
对事务进行综合分析是性能分析的第一步,通过分析测试时间内用户事务的成功与失败情况,可以直接判断出系统是否运行正常。
计数器的值代表着下一条需要执行的字节码指令,!!! 字节码解释器工作时, 就是通过改变这个计数器的值来选取下一条需要执行的字节码指令,!!!! 分支、循环、跳转、异常处理、线程恢复等基础功能 都需要依赖这个计数器来完成。**
今天主要分享继Redis持久化方式RDB、AOF之后的一些常用的Redis问题定位于优化方式。
三、API的生命周期:Design(设计)、Build(构建)、Test(测试)、Document(文档)、Share(发布)、run(运行)、DownLine(下线)。
一般方式也是最基本的方法是按照一定的规则压并发,看日志。专业一点的说法可以说“分段排除法“,或者按照以下顺序查找瓶颈。
简单来说 Redis 就是一个数据库,不过与传统数据库不同的是 Redis 的数据是存在内存中的,所以存写速度非常快,因此 Redis 被广泛应用于缓存方向。
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 原因:java堆内存不够或者程序中有死循环; 解决:如果是java堆内存不够,需要通过调整JVM下面的配置来解决: < jvm-arg>-Xms3062m < / jvm-arg> < jvm-arg>-Xmx3062m < / jvm-arg>
JVM在执行JAVA程序时会把它管理的内存区域划分为若干个不同的数据区域,统称为运行时数据区,由图可见JVM程序所占的内可划分成5个部分:程序计数器、虚拟机栈(线程栈)、本地方法栈、堆(heap)和方法区(内含常量池),其中方法区和堆被所有线程共享。下面分别介绍各部分的功能:
java引以为豪的就是内存自动化管理,不需要像C、C++等一样需要开发者手动获取内存、释放内存,对内存进行操作等,java在这方面做的非常好、非常方便。所以,了解java内存区域是怎么划分的是非常有必要的,面试的时候也是经常会问到的。
简单来说 redis 就是一个数据库,不过与传统数据库不同的是 redis 的数据是存在内存中的,所以读写速度非常快,因此 redis 被广泛应用于缓存方向。另外,redis 也经常用来做分布式锁。redis 提供了多种数据类型来支持不同的业务场景。除此之外,redis 支持事务 、持久化、LUA脚本、LRU驱动事件、多种集群方案。
简单地说,ZooKeeper的连接与会话就是客户端通过实例化ZooKeeper对象来实现客户端与服务器创建并保持TCP连接的过程。本质上,Session就是一个TCP 长连接。
高性能网站架构方案(二)——优化网站响应时间 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 优化网站响应时间是保证网站受用户关注的要点,主要方案有: 1、减少HTTP请求 当需要加载图片、css、js等内容时,尽量减少加载的次数。可以合并加载,另外当改动量很少时,尽量将内容进行缓存。 图片的缓存可以设定更新时间,定时去服务器查看是否有需要更新的内容。通常可以定时在1周甚至更久的时间。 CSS、JS的缓存,通常可以通过文件名的方式来判断是否需要重新加载。当网页确定需要加载某些js和c
1.为字典的 ht[1] 哈希表分配空间, 这个哈希表的空间大小取决于要执行的操作, 以及 ht[0] 当前包含的键值对数量 (也即是ht[0].used 属性的值):
如果遭遇 Local host name unknown:XXX的错误,修改/etc/hosts文件,把XXX加入进去
JDK 1.8 同 JDK 1.7 比,最大的差别就是:元数据区取代了永久代。元空间的本质和永久代类似,都是对 JVM 规范中方法区的实现。不过元空间与永久代之间最大的区别在于:元数据空间并不在虚拟机中,而是使用本地内存
我们知道使用Linux交换空间而不是 RAM(内存)会严重降低性能。那么,有人可能会问,既然我有足够多的可用内存,删除交换空间不是更好吗?简短的回答是不会。启用交换空间会带来性能优势,即使你有足够多的内存。 即使安装了足够多的服务器内存,你也会经常发现在长时间正常运行后会使用交换空间。请参阅以下来自具有大约一个月正常运行时间的实时聊天服务器的示例: total used free shared buff/cache available
Redis 中的事务 在我们平常的程序中,不是多个客户端同时处理数据时,程序都会稳定的执行,但是我们都会遇到多个客户端访问的情况,这样就会容易出现数据错误的情况。为了防止这个情况我们才有了事务这一说。那么什么是事务呢? 事务是一个单独的隔离操作:事务中的命令都会序列化、按照顺讯的执行,并在在执行过程找那个不会被其他客户端发送过来的命令所打断。 事务是原子性的操作,命令要么是全部执行,要么是全部都不执行。 使用事务 为了方便我们在程序中使用Redis的事务,在Redis中有一个EXEC命
mysql缓存机制就是缓存sql 文本及缓存结果,用KV形式保存再服务器内存中,如果运行相同的sql,服务器直接从缓存中去获取结果,不需要在再去解析、优化、执行sql。 如果这个表修改了,那么使用这个表中的所有缓存将不再有效,查询缓存值得相关条目将被清空。表中得任何改变是值表中任何数据或者是结构的改变,包括insert,update,delete,truncate,alter table,drop table或者是drop database 包括那些映射到改变了的表的使用merge表的查询,显然,者对于频繁更新的表,查询缓存不合适,对于一些不变的数据且有大量相同sql查询的表,查询缓存会节省很大的性能。
本人所在公司有一个系统部署单个tomcat上,该系统由前开发人员开发。本人于两年前接手,在对该系统进行开发运维过程中,先后解决了两种tomcat宕机无法提供服务情况,具体如下:
近日,在 Facebook 的网站上,该公司的 Daniel Xu 宣布在 GPLv2 许可证下开源 oomd。oomd 是用户空间内存溢出杀手(OOM Killer),它在最近关于块 I/O 延迟控制器的文章中有被提及到。当内存不足时,内存溢出杀手会杀掉一些进程,它的主要任务是保护内核,因此应用程序可能会受到影响。相比传统的 Linux 内存溢出杀手,oomd 会全面监视系统,评估系统是否处于不可恢复的工作负荷下。在系统的 OOM Killer 作用前,oomd 会在用户空间采取纠正措施。
《Redis设计与实现》读书笔记(十四) ——Redis RDB文件创建、载入与自动保存原理 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 redis是一个键值对服务器,服务器中包含
C/C++每一个new操作都需要自己去delete/free,而java里面有虚拟机自动管理内存,不容易出现内存泄漏或者溢出的问题,但是不容易出现不代表不出现,了解虚拟机怎么使用和管理内存是十分重要的是,对程序优化或者问题排查有帮助。
以unix为例 free、vmstat、sar、iostat等命令监控内存、CPU、磁盘IO等的使用情况, 第三方工具有nmon, spotlight等
在平时的运维工作中,当一台服务器的性能出现问题时,通常会去看当前的CPU使用情况,尤其是看下CPU的负载情况(load average)。对一般的系统来说,根据cpu数量去判断。比如有2颗cup的机器。如果平均负载始终在1.2以下,那么基本不会出现cpu不够用的情况。也就是Load平均要小于Cpu的数量。 对于cpu负载的理解,首先需要搞清楚下面几个问题: 1)系统load高不一定是性能有问题。 因为Load高也许是因为在进行cpu密集型的计算 2)系统Load高不一定是CPU能力问题或数量不够。
不过考虑到如何安全使用 Redis 也是这个比较基础的东西,新手如果配置不当,很容易造成线上的 Redis 服务处于「裸跑」状态,被黑客恶意攻击,导致 Redis 服务不可用,进而导致依赖 Redis 服务的 Session、缓存、队列、分布式锁等业务功能瘫痪,造成严重的生产事故,所以在深入探索 Redis 底层原理和集群构建之前,学院君准备给大家插播下 Redis 的安全使用。
我们知道redis的底层是用c语言来编写的,但是,数据结构确没有直接套用C的结构,而是根据redis的定位自建了一套数据结构。
代码优化最重要的作用应该是避免未知的错误,因此在写代码的时候,从源头开始注意各种细节,权衡并使用最优的选择,将会很大程度上避免出现未知的错误,从长远看也极大的降低了工作量。所以说代码优化的目标是减小代码体积、提高代码运行效率。优化是无止境的,本文也只给出整理的一些常见优化建议。
以下是在日常工作中总结出的一些编码经验,还有一些提高程序运行效率的小技巧,让我们一起来写出更好的代码吧。
Redis将serverCron作为时间事件来运行,确保它每隔一段时间自动运行一次。 serverCron需在Redis服务器运行期间一直定期运行,所以它是一个循环时间事件: serverCron 会一直定期执行,直到服务器关闭。
代码 优化 ,一个很重要的课题。可能有些人觉得没用,一些细小的地方有什么好修改的,改与不改对于代码的运行效率有什么影响呢?这个问题我是这么考虑的,就像大海里面的鲸鱼一样,它吃一条小虾米有用吗?没用,但是,吃的小虾米一多之后,鲸鱼就被喂饱了。
每个 Presto 服务都会提供一个 Web 界面,通常称为 Presto Web UI。可以使用与 Presto 服务器相同地址和 HTTP 端口号来访问 Presto Web UI。默认情况下,端口为 8080。例如,http://presto.example.com:8080。Presto Web UI 可在每个 Presto 的 Coordinator 上访问,并可用于检查和监控 Presto 集群以及已处理的查询。
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vmtools:VM增强功能,可以在主机与客户机之间传递消息,进行更进一步虚拟机状态检测
内存是非常重要的系统资源,是硬盘和CPU的中间仓库及桥梁,承载着操作系统和应用程序的实时运行。 JVM内存布局规定了Java在运行过程中内存申请、分配、管理的策略,保证了JVM的高效稳定运行。不同的JVM对于内存的划分方式和管理机制存在着部分差异。结合JVM虚拟机规范,来探讨经典的JVM内存布局。
方法区中存放:类信息、常量、静态变量、即时编译器编译后的代码。常量就存放在运行时常量池中。
程序计数器为线程私有;在虚拟机的概念模型中字节码解释器工作时就是通过改变程序计数器的值来选取下一条待执行的字节码指令
Redis (Remote Dictionary Server) 是一个开源的、基于内存的高性能键值数据库和数据结构服务器。它通常被用于构建高性能、可扩展的 Web 应用程序的后端系统。Redis 支持多种类型的数据结构,如字符串、列表、集合、哈希表、有序集合及范围查询、位图、超日志和地理空间索引。
JDK(Java Development Kit)是程序开发者用来来编译、调试java程序用的开发工具包
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