对这段时间redis性能调优做一个记录。 1、单进程单线程 redis是单进程单线程实现的,如果你没有特殊的配置,redis内部默认是FIFO排队,即你对redis的访问都是要在redis进行排队,先
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。
最近在一个项目营销活动中,一位同事用到了Redis来实现商品的库存管理。在压测的过程中,发现存在超卖的情况。这里总结一篇如何正确使用Redis来解决秒杀场景下,超卖的情况。
很多企业用户和个人站长上云都使用宝塔面板,宝塔面板搭建云服务器使运维成本也直线下降,可随着网站流量的增长,高并发大流量的网站会出现加载缓慢,卡顿,甚至还会出现“该页面无法显示”的尴尬状况,有大预算的哥们可以选择升级高配置的服务器,预算少的朋友可以参考本篇文章,优化一下自己的网站。
测试老大看到了,根据经验就推测是应该是文件句柄使用完了,应该有TCP连接很多没释放,果真发现是很多CLOSE_WAIT的状态
第一选择域名:新域名优化方法。找一个5年老域名做引导。 老域名购买选择4年以上的最好 第二查询域名历史记录《注册局屏蔽的域名不要,红了的域名不要。》《历史收录有棋牌菠菜等的不要》
IN 子句通常用于在WHERE子句中指定多个可能的值,但是不当的使用in会导致索引失效,具体有以下场景:
我这里已经设置过了,第一次会让你设置用户名和密码。设置好后输入sudo -i 进入root 用户
多线程对同一资源的竞争,需要用到锁,例如Java自带的Synchronized、ReentrantLock。 但只能用于单机系统中,如果涉及到分布式环境(多机器)的资源竞争,则需要分布式锁。
添加spring的jar包 配置spring配置文件applicationContext.xml applicationContext.xml
2 对象深浅复制(浅复制:对象内引用的对象不会复制,深复制会把引用对象复制。如何进行深浅复制,这块不懂的童鞋可以百度一下)
常用的 NoSQL 有 redis,mogoDB 等等,这次以 redis 为学习 所有内容学习参考 菜鸟教程
Redis 作为一个内存服务器,它需要处理很多来自外部的网络请求,它使用I/O多路复用机制同时监听多个文件描述符的可读和可写状态,一旦受到网络请求就会在内存中快速处理,由于绝大多数的操作都是纯内存的,所以处理的速度会非常地快。Redis在4.0后的版本中引入多线程,但仅在部分命令上引入,比如非阻塞的删除操作,在整体的架构设计上,主处理程序还是单线程模型的。无论是使用单线程模型还是多线程模型,都是为了更好地提升Redis的开发效率和运行性能。
ddlinux是一款基于CentOS操作系统衍生出的轻量级Linux发行版,它专注于提供高性能和高安全性的解决方案。ddlinux内置了很多性能优化的脚本和工具,可以有效提高服务器性能。
摘要: redis是个单线程的程序,为什么会这么快呢?每秒10000?这个有点不解,具体是快在哪里呢?EPOLL?内存?
纯内存数据库,如果只是简单的 key-value,内存不是瓶颈。一般情况下,hash 查找可以达到每秒数百万次的数量级。 瓶颈在于网络 IO 上。 根据你测的的 10000/s 来看,客户端和 redis 应该是部署在两台不同的机器,并且是使用同步的方式请求 redis. 每次请求需要通过网络把请求发送到 redis 所在的机器,然后等待 redis 返回数据。时间大部分消耗在网络传输中。 如果把 redis 和客户端放在同一台机器,网络延迟会更小,一般情况下可以打到 60000 次每秒甚至更高,取决于机器
我: 没有,我平时都是开发后台管理系统、OA办公系统、内部管理系统,从来没有开发过秒杀系统。
缓存是一种将数据存储在高速缓存中的技术,它可以提高应用程序的性能和响应速度。以下是一些使用缓存的原因:
安装宝塔Linux面板 6.9.x,安装Linux工具箱,安装LNMP或LAMP环境
本文以 2 个新增 Redis 原子事件为例,帮助刚接触 ChaosBlade 的社区同学快速入门开源贡献。
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。
•该异常不是必现的,偶尔才会出现;•出现该异常后重启应用或者过一会就好了;•序列化协议使用了hessian。
由于业务需要,后台要有一个定时任务的功能,起初考虑单独出来使用Linux系统的corn来实现。但是考虑到这样会很不方便。于是便寻找定时任务的模块,就找到了APScheduler,考虑到要在Django中使用,后来就采用了django-apscheduler来作为定时任务的模块,但是这个模块本身有bug。当你使用uwsgi部署并开启多进程的时候,该模块的内置使用get方法来获取任务列表,然后就会报错。因为同一时间有了多个任务,get方法获取到多个任务的时候就会抛出异常。 Django定时任务不要使用django-apscheduler模块,直接使用APScheduler模块即可。
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。
redis 的高性能 纯内存访问,所有数据都在内存中,所有的运算都是内存级别的运算,内存响应时间的时间为纳秒级别。因此 redis 进程的 cpu 基本不存在磁盘 I/O 等待时间、内存读写性能问题,CPU 不是 redis 的瓶颈(内存大小和网络I/O 才是 redis 的瓶颈,也就是客户端和服务端之间的网络传输延迟) 采用单线程模型,单线程实现简单。避免了多线程频繁上下文切换,以及同步机制加锁带来的开销 简单高效的基础数据结构:动态字符串(SDS),链表,字典,跳跃链表,整数集合和压缩列表。然后 red
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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。
甚至你都忘记了当时你的面试题,只是看到我文章的时候,突然想起:哦,这题我之前遇到过,没有解决。
实际Java项目中如何操作中是如何操作jedis的,这里做一个简单的梳理 先要在Linux上安装好redis具体可参考之前写的文章: https://www.jiangxinyu1688.com/archives/linux%E5%AE%89%E8%A3%85redis 通过Jedis来操作 引入jedis的jar包、 <dependency> <groupId>redis.clients</groupId> <artifactId>jedis</artifactId> <version>
为什么要构建锁呢?因为构建合适的锁可以在高并发下能够保持数据的一致性,即客户端在执行连贯的命令时上锁的数据不会被别的客户端的更改而发生错误。同时还能够保证命令执行的成功率。
https://blog.nowcoder.net/zhuanlan/v0E5P0
什么是Daemon? Daemon是Linux的一些系统服务,它们是一些常驻内存的进程。 Daemon分类 Daemon拥有两种分类方式,按照“daemon是否可以在内存中独立启动”可以分为:stand alone和super daemon;按照“请求到来时是否能够立即运行”可分为:signal-control和interval-control。下面详细介绍两种分类方式。 分类方式一:按照“是否可以独立启动”分类 stand alone类型的daemon 这种类型的daemon可以自行启动,启动之后可
# 注意单位: 当需要配置内存大小时, 可能需要指定像1k,5GB,4M等常见格式 # # 1k => 1000 bytes # 1kb => 1024 bytes # 1m => 1000000 bytes # 1mb => 1024*1024 bytes # 1g => 1000000000 bytes # 1gb => 1024*1024*1024 bytes # # 单位是对大小写不敏感的 1GB 1Gb 1gB 是相同的。
官方给出的读写速度可以达到10W/s,以下是我本机双核四线程低压i7上测试的对字符串的读写速度。
#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
Redis专题(十一) ——Redis虚拟内存 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 Redis的数据是保存在内存中,当物理内存不足,其会保存在虚拟内存(VM)中。Redis的vm类似操作系统的vm,其会把所有的键都存在内存中,而把部分很少被访问到的值放在硬盘中。 操作系统的vm是基于页的概念,linux每个页4KB,而redis很多对象远小于4KB。另外,redis将交换到磁盘的对象压缩,保存到磁盘的对象可以去除指针和对象元数据,这样可以减少很多的I/O操作。
#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 daemonize yes # 当 redis 在后台运行的时候, Redis 默认会把 pid 文件放在 /var/run/redis.pid ,你可以配置到其他地址。 # 当运行多个 redis 服务时,需要指定不同的 pid 文件和端口 pidfile /var/run/redis_6379.pid # 指定 redis 运行的端口,默认是 6379 port 6379 #
安装包下载,下载地址 然后把redis安装包上传到liunx服务器本人放在/data/software/redis下
提到分布式锁,有很多实现,比如Redis分布式锁、ZooKeeper分布式锁、etcd分布式锁等。但是选择哪个更适合你的项目?在《基于CAP模型设计企业级真正高可用的分布式锁》一文深入分析过分布式锁的哲学本质,以及如何结合场景来选择合适的分布式锁。分析业务场景,得到业务本质,就是架构思维。思维最终是需要落地的,接下去分享一下对分布式锁的思考和实践。
上图中最后一步 杀掉进程可使用 taskkill /f /t /im 10744,或者 taskkill /f /t /im java.exe
下单后,30分钟内未付款就自动取消订单等; 支付后,24小时未评论自动好评; 在我们实际开发过程中,应用场景很多...
在Redis中,一个字符串最大512MB,一个二级数据结构(例如hash、list、set、zset)可以存储大约40亿个(2^32-1)个元素,但实际中如果下面两种情况,我就会认为它是bigkey。
还记得Redis使用场景、缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩、Redis持久化、数据过期策略、数据淘汰策略吗?如果忘记可以到这里重新温习, Redis常见面试题(一):Redis使用场景,缓存、分布式锁;缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩;双写一致,Canal,Redis持久化,数据过期策略,数据淘汰策略。
点击上方蓝色“程序猿DD”,选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料! 作者 | 浪漫先生 来源 | juejin.im/post/5f159cd8f265da22e425f71d 前言 基于Redis使用分布式锁在当今已经不是什么新鲜事了。本篇文章主要是基于我们实际项目中因为redis分布式锁造成的事故分析及解决方案。 背景:我们项目中的抢购订单采用的是分布式锁来解决的。 有一次,运营做了一个飞天茅台的抢购活动,库存100瓶,但是却超卖了!要知道,这个地球上飞天茅台的稀缺性啊!!!事故定为
单体系统中,在高并发场景下想要访问共享资源的时候,我们需要通过加锁的方式来保证共享资源并发的安全性,确保在同一时刻只有一个线程对共享资源进行操作。相信大家对于 Java 提供的 synchronized 关键字以及 Lock 锁都不陌生,在实际的项目中大家都使用过。如下图所示,在同一个 JVM 进程中,Thread1 获得锁之后,对共享资源进行操作,其他线程未获得锁的线程只能等待 Thread1 释放后才能进行对应的操作。
内存 是操作系统非常重要的资源,操作系统要运行一个程序,必须先把程序代码段的指令和数据段的变量从硬盘加载到内存中,然后才能被运行。如下图所示:
需要修改一下2处,好像timeout 默认就是0,tcp-keepalive默认就是300,那为什么还回报错呢?可能是启动的时候没有指定配置文件
近日,腾讯云安全团队监测到部分云上及外部用户机器存在安全漏洞被入侵,同时植入 watchdogs 挖矿病毒,出现 crontab 任务异常、系统文件被删除、CPU 异常等情况,并且会自动感染更多机器。攻击者主要利用 Redis 未授权访问入侵服务器并通过内网扫描和 known_hosts 历史登录尝试感染更多机器。(对此,腾讯云安全团队第一时间发布了病毒预警——预警 | 中招 watchdogs 感染性挖矿病毒,如何及时止损?)
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