Wie Redis heiße Daten ermittelt

Redis verwendet langsame Abfrageprotokolle, Speicherproben, Module und Tools von Drittanbietern, um heiße Daten zu ermitteln. Sobald Hotspot-Daten identifiziert sind, können Maßnahmen ergriffen werden, um deren Auswirkungen abzumildern, beispielsweise durch den Einsatz von Caching, Daten-Sharding und die Optimierung von Datenstrukturen.

Wie Redis Hot Data ermittelt

Hot Data in Redis bezieht sich auf Daten, die häufig gelesen oder geschrieben werden, was sich auf die Leistung von Redis auswirkt. Um heiße Daten genau zu beurteilen, bietet Redis die folgenden Methoden:

1. Langsames Abfrageprotokoll

Redis bietet eine langsame Abfrageprotokollfunktion, die Abfragen aufzeichnen kann, deren Ausführungszeit einen bestimmten Schwellenwert (normalerweise 1 Millisekunde) überschreitet. Durch die Analyse langsamer Abfrageprotokolle können wir häufig ausgeführte Hot-Abfragen erkennen.

2. Speicherabtastung

Der INFO-Befehl von Redis stellt den Abschnitt „Used Memory Histogram“ bereit, der Informationen zur Speichernutzung enthält. Sie können potenzielle heiße Daten identifizieren, indem Sie diesen Abschnitt analysieren, um zu sehen, welche Schlüssel-Wert-Paare den meisten Speicher beanspruchen.

3. Redis-Modul

Redis bietet mehrere Module von Drittanbietern speziell zur Identifizierung von Hot-Daten, wie zum Beispiel:

• redis-hotkey: Ein Modul, das die Zugriffshäufigkeit von Schlüssel-Wert-Paaren überwacht und Hot identifiziert Daten.
• redis-topkey: Ein Modul, das die am häufigsten besuchten Schlüssel-Wert-Paare innerhalb eines bestimmten Zeitraums verfolgt.

4. Verwenden Sie Tools

Zusätzlich zu den von Redis selbst bereitgestellten Tools können Sie auch Tools von Drittanbietern verwenden, um heiße Daten zu ermitteln, wie zum Beispiel:

• RedisInsight: Ein grafisches Verwaltungstool, das Bietet Informationen zur Redis-Leistung und Einblicke in die Datensituation, einschließlich der Identifizierung heißer Daten.
• RedisGears: Ein Open-Source-Framework, das Redis zusätzliche Funktionen hinzufügt, einschließlich Hotspot-Datenanalyse.

Was ist der nächste Schritt nach der Identifizierung von Hotspot-Daten?

Sobald Hotspot-Daten identifiziert sind, können Schritte unternommen werden, um deren Auswirkungen auf die Redis-Leistung zu mildern:

• Caching verwenden: Erstellen Sie einen lokalen Cache für Hotspot-Daten Reduzieren Sie Leseanforderungen an Redis.
• Übernehmen Sie Daten-Sharding: Teilen Sie Hotspot-Daten in mehrere Redis-Instanzen, um die Last zu verteilen.
• Datenstrukturen optimieren: Verwenden Sie speichersparende Datenstrukturen wie HyperLogLog oder TDigest, um aktuelle Daten zu speichern.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie Redis heiße Daten ermittelt. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!