Wie man mit Redis Big Key umgeht
Zu den Methoden, um mit großen Tasten in Redis umzugehen, gehören: Identifizierung großer Schlüssel: Verwenden Sie den Befehl redis-cli-scan, um den Schlüssel zu scannen, um den maximalen Schlüssel zu identifizieren. Teilen Sie große Tasten: Verwenden Sie einen Hash -Shard oder einen Präfixbaum, um die großen Schlüssel in kleinere Schlüssel zu teilen und in verschiedenen Fällen oder Ebenen zu speichern. Verwenden von LRU -Cache: Verfolgen Sie die kürzlich besuchten Schlüssel und löschen Sie die am wenigsten häufig verwendeten Schlüssel. Komprimierung: Verwenden Sie LZF-, Quicklz- oder GZIP -Algorithmen, um den Wert eines großen Schlüssels zu komprimieren. Weitere Vorschläge: Reduzieren Sie die Schlüssellänge, verwenden Sie Verbundtasten, Split -Listen, verwenden Sie Hyperloglog.
Wie man mit großen Schlüssel in Redis umgeht
Redis ist ein leistungsstarkes Schlüsselwert-Speichersystem, aber es kann einige Leistungsprobleme im Umgang mit großen Schlüssel auftreten. Ein großer Schlüssel bezieht sich normalerweise auf einen großen Wert des Schlüssels, oder der Schlüssel selbst ist sehr lang.
Identifizieren Sie den großen Schlüssel
Der erste Schritt besteht darin, den großen Schlüssel in Redis zu identifizieren. Die folgenden Befehle können verwendet werden:
<code>redis-cli --scan --pattern '*' --count 1000000</code>
Es wird alle Schlüssel in Redis scannen und den Schlüssel mit der größten Größe der ersten 1 Million Schlüssel zurückgeben.
Teilen Sie den großen Schlüssel auf
Der unkomplizierteste Weg, um mit einem großen Schlüssel umzugehen, besteht darin, es in kleinere Schlüssel zu teilen. Dies kann erreicht werden durch:
- Hash Sharding: Verwenden Sie eine Hash -Funktion, um eine große Taste in mehrere kleine Tasten aufzuteilen und in verschiedenen Redis -Instanzen zu speichern.
- Präfixbaum: Verwenden Sie einen Präfixbaum, um eine große Taste in mehrere Hierarchien aufzuteilen, wobei die Schlüssel auf jeder Ebene kleiner sind.
Verwenden Sie den LRU -Cache (neuesten Gebrauch)
LRU -Cache kann dazu beitragen, die Auswirkungen großer Schlüssel zu verringern. Es verfolgt die kürzlich besuchten Schlüssel und löscht zunächst die am wenigsten verwendeten Schlüssel, wenn der Speicher befreit werden muss.
Verwendung von Komprimierung
Die Komprimierungstechnologie kann den Wert eines großen Schlüssels komprimieren und damit den Raumverbrauch verringern. Redis unterstützt die Komprimierung mit LZF-, Quicklz- und GZIP -Algorithmen.
Andere Vorschläge
- Vermeiden Sie die Verwendung sehr langer Tasten: Idealerweise sollte die Länge des Schlüssels weniger als 100 Bytes betragen.
- Verwenden von Verbundtasten: Wenn Sie mehrere Felder (z. B. Benutzer -ID und Post -ID) verwenden, um zu einem Schlüssel zu kombinieren, können Sie die Länge eines einzelnen Schlüssels verringern.
- Verwenden Sie Sublists: Teilen Sie eine große Liste in mehrere Sublisten mit jeweils weniger Elementen auf.
- Verwenden von Hyperloglog: Hyperloglog ist eine probabilistische Datenstruktur, die die Anzahl der eindeutigen Elemente in einem großen Satz annähern kann, und es nimmt nur sehr wenig Platz ein.
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Der Redis -Cluster -Modus bietet Redis -Instanzen durch Sharding, die Skalierbarkeit und Verfügbarkeit verbessert. Die Bauschritte sind wie folgt: Erstellen Sie ungerade Redis -Instanzen mit verschiedenen Ports; Erstellen Sie 3 Sentinel -Instanzen, Monitor -Redis -Instanzen und Failover; Konfigurieren von Sentinel -Konfigurationsdateien, Informationen zur Überwachung von Redis -Instanzinformationen und Failover -Einstellungen hinzufügen. Konfigurieren von Redis -Instanzkonfigurationsdateien, aktivieren Sie den Cluster -Modus und geben Sie den Cluster -Informationsdateipfad an. Erstellen Sie die Datei nodes.conf, die Informationen zu jeder Redis -Instanz enthält. Starten Sie den Cluster, führen Sie den Befehl erstellen aus, um einen Cluster zu erstellen und die Anzahl der Replikate anzugeben. Melden Sie sich im Cluster an, um den Befehl cluster info auszuführen, um den Clusterstatus zu überprüfen. machen

Um eine Warteschlange aus Redis zu lesen, müssen Sie den Warteschlangenname erhalten, die Elemente mit dem Befehl LPOP lesen und die leere Warteschlange verarbeiten. Die spezifischen Schritte sind wie folgt: Holen Sie sich den Warteschlangenname: Nennen Sie ihn mit dem Präfix von "Warteschlange:" wie "Warteschlangen: My-Queue". Verwenden Sie den Befehl LPOP: Wischen Sie das Element aus dem Kopf der Warteschlange aus und geben Sie seinen Wert zurück, z. B. die LPOP-Warteschlange: my-queue. Verarbeitung leerer Warteschlangen: Wenn die Warteschlange leer ist, gibt LPOP NIL zurück, und Sie können überprüfen, ob die Warteschlange existiert, bevor Sie das Element lesen.

So löschen Sie Redis -Daten: Verwenden Sie den Befehl Flushall, um alle Schlüsselwerte zu löschen. Verwenden Sie den Befehl flushdb, um den Schlüsselwert der aktuell ausgewählten Datenbank zu löschen. Verwenden Sie SELECT, um Datenbanken zu wechseln, und löschen Sie dann FlushDB, um mehrere Datenbanken zu löschen. Verwenden Sie den Befehl del, um einen bestimmten Schlüssel zu löschen. Verwenden Sie das Redis-Cli-Tool, um die Daten zu löschen.

Auf CentOS -Systemen können Sie die Ausführungszeit von LuA -Skripten einschränken, indem Sie Redis -Konfigurationsdateien ändern oder Befehle mit Redis verwenden, um zu verhindern, dass bösartige Skripte zu viele Ressourcen konsumieren. Methode 1: Ändern Sie die Redis -Konfigurationsdatei und suchen Sie die Redis -Konfigurationsdatei: Die Redis -Konfigurationsdatei befindet sich normalerweise in /etc/redis/redis.conf. Konfigurationsdatei bearbeiten: Öffnen Sie die Konfigurationsdatei mit einem Texteditor (z. B. VI oder Nano): Sudovi/etc/redis/redis.conf Setzen Sie die LUA -Skriptausführungszeit.

Verbesserung der HDFS -Leistung bei CentOS: Ein umfassender Optimierungshandbuch zur Optimierung von HDFs (Hadoop Distributed Dateisystem) auf CentOS erfordert eine umfassende Berücksichtigung der Hardware-, Systemkonfigurations- und Netzwerkeinstellungen. Dieser Artikel enthält eine Reihe von Optimierungsstrategien, mit denen Sie die HDFS -Leistung verbessern können. 1. Hardware -Upgrade und Auswahlressourcenerweiterung: Erhöhen Sie die CPU-, Speicher- und Speicherkapazität des Servers so weit wie möglich. Hochleistungs-Hardware: Übernimmt Hochleistungs-Netzwerkkarten und -Schalter, um den Netzwerkdurchsatz zu verbessern. 2. Systemkonfiguration Fine-Tuning-Kernel-Parameteranpassung: Modify /etc/sysctl.conf Datei, um die Kernelparameter wie TCP-Verbindungsnummer, Dateihandelsnummer und Speicherverwaltung zu optimieren. Passen Sie beispielsweise den TCP -Verbindungsstatus und die Puffergröße an

Es gibt zwei Arten von RETIS-Datenverlaufstrategien: regelmäßige Löschung: periodischer Scan zum Löschen des abgelaufenen Schlüssels, der über abgelaufene Cap-Remove-Count- und Ablauf-Cap-Remove-Delay-Parameter festgelegt werden kann. LAZY LELETION: Überprüfen Sie nur, ob abgelaufene Schlüsseln gelöscht werden, wenn Tasten gelesen oder geschrieben werden. Sie können durch LazyFree-Lazy-Eviction, LazyFree-Lazy-Expire, LazyFree-Lazy-User-Del-Parameter eingestellt werden.

Verwenden Sie das Redis-Befehlszeilen-Tool (REDIS-CLI), um Redis in folgenden Schritten zu verwalten und zu betreiben: Stellen Sie die Adresse und den Port an, um die Adresse und den Port zu stellen. Senden Sie Befehle mit dem Befehlsnamen und den Parametern an den Server. Verwenden Sie den Befehl Hilfe, um Hilfeinformationen für einen bestimmten Befehl anzuzeigen. Verwenden Sie den Befehl zum Beenden, um das Befehlszeilenwerkzeug zu beenden.

Der Redis-Zähler ist ein Mechanismus, der die Speicherung von Redis-Schlüsselwertpaaren verwendet, um Zählvorgänge zu implementieren, einschließlich der folgenden Schritte: Erstellen von Zählerschlüssel, Erhöhung der Zählungen, Verringerung der Anzahl, Zurücksetzen der Zählungen und Erhalt von Zählungen. Die Vorteile von Redis -Zählern umfassen schnelle Geschwindigkeit, hohe Parallelität, Haltbarkeit und Einfachheit und Benutzerfreundlichkeit. Es kann in Szenarien wie Benutzerzugriffszählungen, Echtzeit-Metrikverfolgung, Spielergebnissen und Ranglisten sowie Auftragsverarbeitungszählung verwendet werden.
