单实例支撑每天上亿个请求的SSDB
SSDB 是一个 C++ 开发的 NoSQL 存储服务器, 支持 zset, map 数据结构, 可替代 Redis, 特别适合存储集合数据. SSDB 被开发和开源出来后, 已经在生产环境经受了3个季度的考验, 一直稳定运行. 在一个支撑数千万用户的列表数据(例如用户的订单历史, 用户的好友列
SSDB 是一个 C++ 开发的 NoSQL 存储服务器, 支持 zset, map 数据结构, 可替代 Redis, 特别适合存储集合数据. SSDB 被开发和开源出来后, 已经在生产环境经受了3个季度的考验, 一直稳定运行.
在一个支撑数千万用户的列表数据(例如用户的订单历史, 用户的好友列表, 用户的消息列表等)的实例上, SSDB 每天处理上亿个读写请求, 仍然能保持 CPU 占用在3%左右, 内存占用为 1G. 这种数据规模是我们原来使用的 Redis 所无法满足的, 因为 Redis 无法保存如此大量的数据, 物理内存的容量限制了 Redis 的能力. 根据我们的经验, Redis在10G数据规模时比较适用, 数据规模再扩大时, Redis 就非常吃力, 而且几乎无法扩展. 这时, 必须改用 SSDB.
SSDB 具有和 Redis 高度重合的 API, 而且对于 hash(map) 还是可分段遍历的, 相比较, Redis 只能通过 hgetall 一次遍历 hash 中的所有元素, 在大的 hash 中, 这个操作非常低效.
如果要列出几条必须放弃 Redis, 改为使用 SSDB 的观点, 我相信这几条非常有吸引力:
- 单个实例的存储容量相当于 100 个 Redis 实例!
- 内存占用只有 Redis 的一千分之一(最大设计容量时).
- 所有的数据集合(包括 KV)都是可分段(分页)遍历的.
- 特别适合存储列表等集合数据.
SSDB 是一个开源的项目(https://github.com/ideawu/ssdb), 你可以免费获取它的源码, 并且不需要编程和修改配置文件就可以启动服务器.
Related posts:
- SSDB 的 key_range 和未来的集群之路
- Redis 导数据的 PHP 脚本
- SSDB在大数据量日志分析中的应用案例
- SSDB支持flushdb命令清除数据库
- SSDB 增加了 Compaction 限速功能
你现在看的文章是: 单实例支撑每天上亿个请求的SSDB
Linode VPS - 美国虚拟主机 | IT牛人博客聚合网站

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen



Support Vector Machine (SVM) in Python ist ein leistungsstarker überwachter Lernalgorithmus, der zur Lösung von Klassifizierungs- und Regressionsproblemen verwendet werden kann. SVM eignet sich gut für den Umgang mit hochdimensionalen Daten und nichtlinearen Problemen und wird häufig in den Bereichen Data Mining, Bildklassifizierung, Textklassifizierung, Bioinformatik und anderen Bereichen eingesetzt. In diesem Artikel stellen wir ein Beispiel für die Verwendung von SVM zur Klassifizierung in Python vor. Wir werden das SVM-Modell aus der scikit-learn-Bibliothek verwenden

Vue ist ein beliebtes JavaScript-Framework zum Erstellen moderner Webanwendungen. Bei der Entwicklung von Anwendungen mit Vue müssen Sie häufig mit verschiedenen APIs interagieren, die sich oft auf verschiedenen Servern befinden. Wenn eine Vue-Anwendung auf einem Domänennamen ausgeführt wird, kann sie aufgrund von domänenübergreifenden Sicherheitsrichtlinienbeschränkungen nicht direkt mit der API auf einem anderen Domänennamen kommunizieren. In diesem Artikel werden verschiedene Methoden für domänenübergreifende Anfragen in Vue vorgestellt. 1. Verwenden Sie einen Proxy. Eine gängige domänenübergreifende Lösung ist die Verwendung eines Proxys

Golang ist eine leistungsstarke und effiziente Programmiersprache, mit der sich verschiedene Anwendungen und Dienste entwickeln lassen. In Golang sind Zeiger ein sehr wichtiges Konzept, das uns helfen kann, Daten flexibler und effizienter zu verwalten. Die Zeigerkonvertierung bezieht sich auf den Prozess der Zeigeroperation zwischen verschiedenen Typen. In diesem Artikel werden anhand konkreter Beispiele die Best Practices der Zeigerkonvertierung in Golang erläutert. 1. Grundkonzepte In Golang hat jede Variable eine Adresse, und die Adresse ist der Speicherort der Variablen im Speicher.

Da die neue Generation von Front-End-Frameworks weiter auf dem Vormarsch ist, erfreut sich VUE3 als schnelles, flexibles und benutzerfreundliches Front-End-Framework großer Beliebtheit. Als Nächstes lernen wir die Grundlagen von VUE3 kennen und erstellen einen einfachen Videoplayer. 1. VUE3 installieren Zuerst müssen wir VUE3 lokal installieren. Öffnen Sie das Befehlszeilentool und führen Sie den folgenden Befehl aus: npminstallvue@next Erstellen Sie dann eine neue HTML-Datei und führen Sie VUE3 ein: <!doctypehtml>

So verwenden Sie den Kontext, um die Anforderungswiederholungsstrategie in Go zu implementieren. Einführung: Beim Aufbau eines verteilten Systems treten bei Netzwerkanforderungen zwangsläufig einige Fehler auf. Um die Zuverlässigkeit und Stabilität des Systems sicherzustellen, verwenden wir normalerweise eine Wiederholungsstrategie, um diese fehlgeschlagenen Anfragen zu bearbeiten und die Erfolgsquote der Anfrage zu erhöhen. In der Go-Sprache können wir das Kontextpaket verwenden, um die Anforderungswiederholungsstrategie zu implementieren. In diesem Artikel wird anhand von Codebeispielen erläutert, wie Sie das Kontextpaket in Go verwenden, um eine Anforderungswiederholungsstrategie zu implementieren. 1. Was ist

Nginx ist ein leichter, leistungsstarker Webserver. Er unterstützt nicht nur erweiterte Funktionen wie Reverse-Proxy und Lastausgleich, sondern verfügt auch über leistungsstarke Funktionen zum Umschreiben von Anforderungen. In tatsächlichen Webanwendungen muss in vielen Fällen die Anforderungs-URL neu geschrieben werden, um eine bessere Benutzererfahrung und Suchmaschinenoptimierungseffekte zu erzielen. In diesem Artikel wird vorgestellt, wie Nginx die Konfiguration zum Umschreiben von Anforderungen basierend auf der Anforderungs-URL implementiert, einschließlich spezifischer Codebeispiele. Rewrite-Syntax In Nginx können Sie die Rewrite-Direktive verwenden, um das Umschreiben von Anforderungen durchzuführen. seine Grundsprache

VAE ist ein generatives Modell. Der vollständige Name lautet VariationalAutoencoder, was ins Chinesische als Variational Autoencoder übersetzt wird. Es handelt sich um einen unbeaufsichtigten Lernalgorithmus, der zur Generierung neuer Daten wie Bilder, Audio, Text usw. verwendet werden kann. Im Vergleich zu herkömmlichen Autoencodern sind VAEs flexibler und leistungsfähiger und können komplexere und realistischere Daten generieren. Python ist eine der am weitesten verbreiteten Programmiersprachen und eines der wichtigsten Werkzeuge für Deep Learning. In Python gibt es viele hervorragende und tiefe maschinelle Lernmethoden

Mit der rasanten Entwicklung des Internets sind Daten zu einer der wichtigsten Ressourcen im heutigen Informationszeitalter geworden. Als Technologie zur automatischen Erfassung und Verarbeitung von Netzwerkdaten erregen Webcrawler immer mehr Aufmerksamkeit und Anwendung. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit PHP einen einfachen Webcrawler entwickeln und die Funktion zum automatischen Abrufen von Netzwerkdaten realisieren. 1. Überblick über Web Crawler Web Crawler ist eine Technologie, die automatisch Netzwerkressourcen abruft und verarbeitet. Ihr Hauptarbeitsprozess besteht darin, das Browserverhalten zu simulieren, automatisch auf bestimmte URL-Adressen zuzugreifen und alle Informationen zu extrahieren.
