平时我们构建的 Docker 镜像通常比较大,占用大量的磁盘空间,随着容器的大规模部署,同样也会浪费宝贵的带宽资源。本文将介绍几种常用的方法来优化 Docker 镜像大小,这里我们使用 Docker Hub 官方上的 Redis 镜像进行说明。
前言: 解读一下redis的源代码~ 因为hash算法,skiplist等相关文章很多,前人之述备矣,这里不做解读。这里会解读一些相对较“冷门”的代码。 分析: 代码选自官网(https://redis.io/)最新版(3.2.6)。 1,network redis自己实现了网络库,具体代码参考anet.c,ae.c,ae_epoll.c,ae_evport.c,ae.h,ae_kqueue.c,ae_select.c。 在ae.c中,实现了event loop的整体逻辑,平台差异的地方分别在ae_*
RCT 是一个通过解析rdb文件对redis内存结构分析的一站式平台。 支持对非集群/集群rdb文件分析、Slowlog查询与监控、ClientList查询与监控。
任何进程都与文件关联;我们会用到lsof工具(list opened files),作用是列举系统中已经被打开的文件。在linux环境中,任何事物都是文件,设备是文件,目录是文件,甚至sockets也是文件。用好lsof命令,对日常的linux管理非常有帮助。
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
redis是一个基于内存的key-value的数据库,其内存管理是很重要的,为了屏蔽不同平台之间的差异,以及统计内存占用量等,redis对内存分配函数进行了一层封装,程序中统一使用zmalloc,zfree一系列函数,其相应的源代码在src/zmalloc.h和src/zmalloc.c两个文件里,源代码点这里。
Redis 在日常的开发中,会积累大量的 Key,占用不少内存空间。有时候,我们想知道当前 Redis 里面有多少个 Key,是哪个 Key 占用了最大的内存。
如果是长期使用gcc9.3需要使用命令: echo “source /opt/rh/devtoolset-9/enable” >>/etc/profile,继续执行make操作
Redis 是一个高性能的 key-value 数据库,相比于其他同类型产品,有如下特点。
任何进程都与文件关联;我们会用到lsof工具(list opened files),作用是列举系统中已经被打开的文件。在linux环境中,任何事物都是文件,设备是文件,目录是文件,甚至sockets也是文件。用好lsof命令,对日常的linux管理非常有帮助
在大小型项目开发中,redis已经成为项目架构不可缺少的一部分,作为程序员来说,不只是要会用redis,也需要会部署redis,虽说大部分互联网公司这些部署工作都是由运维来完成的,但是作为开发人员来说,在开发项目的过程中,可能会遇到不可预测的问题,问题可能出现在代码层面,但有些问题也会出现在部署配置方面,如果开发人员连部署都不会,要是出现问题了,要是无法解决岂不是要被炒鱿鱼啦~哈哈哈,不说多了,咋们部署redis走起!
在工作中接触到了redis,Redis是一个非常高效的key-value的数据库,在项目中广泛使用,但是redis很明显的缺点是对于内存的处理,在项目上线之初,必须对内存规划合理,否则很容易出现内存爆了的现象,一般较合理的内存大小为电脑物理内存的3/5。
前不久Redis宣布从 Redis 7.4 开始,将原先比较宽松的 BSD 源码使用协议修改为 RSALv2 和 SSPLv1 协议,该协议变化意味着Redis不再开源。今天给大家分享一款完全开源(MIT协议)、免费的Redis替代性项目产品:Garnet。
今天讲一些redis和lua脚本的相关的东西,lua这个脚本是一个好东西,可以运行在任何平台上,也可以嵌入到大多数语言当中,来扩展其功能。lua脚本是用C语言写的,体积很小,运行速度很快,并且每次的执行都是作为一个原子事务来执行的,我们可以在其中做很多的事情。由于篇幅很多,一次无法概述全部,这个系列可能要通过多篇文章的形式来写,好了,今天我们进入正题吧。
上一篇我们讲解了redis的简介和安装,这里我们讲解一下redis配置。
是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API
前段时间,由于太多的因素造成redis故障, 负面影响较大。复盘后决定将内存超出内存一半就需要告警,便于运维人员及时介入处理。 网上这种redis规划内存预留一半的文章汗牛充栋(https://cloud.tencent.com/developer/article/1095192)。真实的情况下,真的需要预留下一半的内存吗? 搞清楚这个问题,需要弄清楚2个事情: 1. Redis bgsave/AOF重写的运行机制。 2. Linux下的进程内存分布以及redis内存管理机制。 先说问题1: 1.redis跟内存相关的运行机制莫过于rdb持久化/AOF重写/内存剔除策略(高版本redis还存在着内存碎片整理的配置选项), 其中AOF重写和rdb持久化都属于fork子进程来完成的。本次就以rdb持久化为例,rdb的持久化可以由持久化的配置策略或者命令行bgsave或者主从全同步触发。redis在做bgsave的时候,fork出子进程来做bgsave。具体的过程如下: rdbSaveBackground()中fork子进程 ---> rdbSave() ---> rdbSaveRio()。fork后子进程拥有和父进程一模一样的进程空间,虽然采用了COW机制(父子进程的虚拟内存指向相同的物理page),但是ps或者top命令中的RSS显示的值都会算成自己进程所占的物理内存,这个可能是很多运维同学/DBA同学经常可以眼见的现象,恐怕这个就是潜意识里需要内存预留一半的重要因素。
案发现场的日志: 缓存集群redis重启错误报错: 29808:M 07 Jun 09:46:32.209 # WARNING: The TCP backlog setting of 511 cannot be enforced because /proc/sys/net/core/somaxconn is set to the lower value of 128. 29808:M 07 Jun 09:46:32.209 # Server started, Redis version 3.0.4 2
这次我们讲讲redis的一些配置要点,包括日志,持久化,主备,数据压缩,内存分配等,以及一些坑,简单的配置就不说了,可以去看官方文档。
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。
https://github.com/oliver006/redis_exporter
希望本文有助于展示您的Redis实例可以解锁的潜力。EQ Alpha与此模块和KeyDB项目的目标之一是帮助驱动选项,以实现更大,更强大的实例,从而通过能够处理更多负载来最小化分片和群集的需求。该模块采用独立模块形式,非常有用,因为无论Redis基本代码的下一步版本和未来版本如何,它都可能提供性能提升。
虽然天猫,蚂蚁金,菜鸟都归属阿里旗下,但每个面试官问的问题都不一样,相同点主要在流程方面。
1)Redis 是完全开源的,遵守 BSD 协议,是一个高性能的 key-value 数据库,每个数据库对应一个redisDb结构。Redis能读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s。
1.计算延迟时间: 使用–latency参数 以下参数表示平均超时时间0.03ms。 redis-cli --latency -h 127.0.0.1 -p 6800 min: 0, max: 4, avg: 0.03 (12235 samples) 注意:由于使用的是本机的回环地址,所以这样其实忽略了带宽上的延迟 使用redis内部的延迟检测子系统测试:见上一篇文章中“启用延迟监控系统“部分。 2.延迟标准: 使用–intrinsic-latency参数 需要运行在redis serv
虽然天猫,蚂蚁金,菜鸟都归属阿里旗下,但每个面试官问的问题都不一样,相同点主要在流程方面。面试开始会让自我介绍,主要业务架构和技术架构两部分。业务架构一般不会深究,但要面试官听明白,并且一般面试官会顺着问是如何根据这些业务去设计技术架构的。 面试试题 其他 什么是幂等?什么情况下需要考虑幂等?你怎么解决幂等的问题? Java 多个线程同时读写,读线程的数量远远大于写线程,你认为应该如何解决并发的问题?你会选择加什么样的锁? JAVA的AQS是否了了解,它是干嘛的? 除了synchronized关键字之外
一. 衡量指标 用什么来衡量一个系统的负载能力呢?有一个概念叫做每秒请求数(Requests per second),指的是每秒能够成功处理请求的数目。比如说,你可以配置tomcat服务器的maxConnection为无限大,但是受限于服务器系统或者硬件限制,很多请求是不会在一定的时间内得到响应的,这并不作为一个成功的请求,其中成功得到响应的请求数即为每秒请求数,反应出系统的负载能力。 通常的,对于一个系统,增加并发用户数量时每秒请求数量也会增加。然而,我们最终会达到这样一个点,此时并发用户数量开始“压倒
Redis作为一种缓存型数据库,它是可以安装在我们常用的操作系统中,例如Mac、Linux和Windows。但是Redis官方是没有发布Windows版本,现有的Windows版本都是一些民间大佬开发提供。为什么Redis官方没有提供Windows版本,反而是推荐大家在Linux上使用Redis呢?从我个人的角度来看,可能分为如下几点:
不是白白浪费了 CPU 的资源吗? 官方解释说,因为单线程已经够用了,CPU 不是 redis 的瓶颈。Redis 的瓶颈最有可能是机器内存或者网络带宽。既然单线程容易实现,而且 CPU 不会成为瓶颈,那就顺理成章地采用单线程的方案了。
系统优化 echo "vm.overcommit_memory=1" > /etc/sysctl.conf 0, 表示内核将检查是否有足够的可用内存供应用进程使用;如果有足够的可用内存,内存申请允许;否则,内存申请失败,并把错误返回给应用进程。 1, 表示内核允许分配所有的物理内存,而不管当前的内存状态如何。 2, 表示内核允许分配超过所有物理内存和交换空间总和的内存 echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled 禁用NUMA优化机制
一般情况下,redis占用内存超过20GB以上的时候,必须考虑主从多redis实例进行数据同步和备份保证可用性。
一、磁盘 1、告警:Disk read/write request responses are too high 表达式解释为: 最近15分钟的对应磁盘的Disk read request avg waiting time (r_await)大于20ms或者 Disk write request avg waiting time (w_await) 大于20ms
前言 Linux可以说是前后端开发者必备的技能,那么阿沐本身大学主修Linux操作系统+嵌入式,虽然毕业之后并没与从事与操作系统方面开发;但是还是身在互联网,保持前后端开发工作,涉及到服务器部署、日志分析统计、vim编辑等等。linux的基础命令可以说我们必须掌握的,不然有的面试我们都过不了。所以万字总结linux实用的基本命令,小伙伴们收藏起来,每天必看必敲。😄 😄 😄 因为基础命令分工类别比较多,我就先来一份脑图补补: linux基础命令.png 1、help command 1.1 Bash 内
NewLife.Redis 是一个Redis客户端组件,以高性能处理大数据实时计算为目标。 Redis协议基础实现Redis/RedisClient位于X组件,本库为扩展实现,主要增加列表结构、哈希结构、队列等高级功能。
前言 工作越久发现自己越麻瓜。感觉只有每天积累一点,才不会觉得空虚。 redis-benchmark用法 redis-benchmark是用于给redis进行压测的。 1.100个并发连接,10000个请求 redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 6379 -c 100 -n 10000 2.存取大小为100字节的数据包 redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 6379 -q -d 100 3.只测试某些操作的性能 redis-bench
有关Redis中配置文件的解释,我们可以看文档:redis/redis.conf at unstable · redis/redis · GitHub
linux系统也是一种应用,它是基于计算机硬件的一种操作系统软件。当我们接收一次网络传输,计算机硬件的网卡会从网络中将读到的字节流写到linux的buffer缓冲区内存中,然后用户空间会调用linux对外暴露的接口,将linux中的buffer内存中的数据再读取到用户空间。这一次读操作就是一次IO。同样写也是这样的。
Redis由于读取效率快而常常被用作缓存来使用,之所以读取的速度非常快,是因为Redis将数据都存储在内存中,我们大家都知道存储在内存中的数据最大的特点就是:断电即丢失,这就容易出现数据不安全的问题。关系型数据库MySQL就是将数据持久化到磁盘上。那么Redis官方也提供了RDB和AOF两种方式,可以将数据持久化到磁盘来确保数据的安全性。
# 配置大小单位,开头定义了一些基本的度量单位,只支持bytes,不支持bit 对大小写不敏感 # 1k => 1000 bytes # 1kb => 1024 bytes # 1m => 1000000 bytes # 1mb => 1024*1024 bytes # 1g => 1000000000 bytes # 1gb => 1024*1024*1024 bytes # 引入其他文件 # include /path/to/local.conf # include /path/to/other.c
可以在 https://hub.docker.com/_/redis , 选择合适的版本。一般选择带 alpine 版本的,alpine 是一个精简版的linux,只有几MB 大小。
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。
Redis 通常是我们业务系统中一个重要的组件,比如:缓存、账号登录信息、排行榜等。
本文通过分析一个 Redis 数据库,从多个方面介绍了如何高效地处理和分析 Redis 数据。作者通过实践案例,展示了如何使用 awk 命令、cut 命令以及 Python 脚本来简化处理过程,提高工作效率。通过这些方法,可以有效地提取和分析 Redis 中的数据,为后续工作提供有力的支持。
#daemonize no 默认情况下, redis 不是在后台运行的,如果需要在后台运行,把该项的值更改为 yes
1.解压后在根目录上输入ls 列出所有目录会发现与下载redis之前多了一个redis-6.0.10.tar.gz文件和 redis-6.0.10的目录。
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