Quels sont les paramètres de configuration de la mémoire redis?

** Le paramètre central de la configuration de la mémoire redis est MaxMemory, qui limite la quantité de mémoire que Redis peut utiliser. Lorsque cette limite est dépassée, Redis exécute une stratégie d'élimination basée sur la politique maxmémory, y compris: Noeviction (rejeter directement l'écriture), AllKeys-LRU / Volatile-LRU (éliminée par LRU), AllKeys-Random / Volatile-Random (éliminé par élimination aléatoire) et Volatile-TTL (élimination de l'expiration). D'autres paramètres connexes incluent des échantillons maxmemory (quantité d'échantillon LRU), compression RDB

Configuration de la mémoire redis? C'est un cliché, mais souvent un problème gênant. Pensez-vous que le simple fait d'augmenter maxmemory fera que tout va bien? Naïf! Cet article examinera la configuration de la mémoire Redis, afin que vous ne vous gratterez plus la tête pour la ruée vers la mémoire. Après l'avoir lu, vous pouvez facilement contrôler la configuration de la mémoire de Redis comme un pilote expérimenté, afin que votre redis puisse fonctionner rapidement et régulièrement.

Ne vous précipitez pas pour voir d'abord les paramètres, parlons d'abord du modèle de mémoire de Redis. Redis est une base de données basée sur la mémoire où toutes les données sont stockées en mémoire. Cela détermine l'importance de la configuration de la mémoire. Si la mémoire est insuffisante, les performances seront au moins dégradées et l'opération sera en baisse. Ce n'est qu'en comprenant cela que vous pouvez mieux comprendre le rôle de divers paramètres de configuration de mémoire.

Le paramètre de mémoire central de Redis est sans aucun doute maxmemory . Il limite la quantité maximale de mémoire que Redis peut utiliser. Si cette limite est dépassée, Redis exécutera différentes stratégies d'élimination basées sur maxmemory-policy que vous définissez. Il existe de nombreuses stratégies, telles que noeviction , allkeys-lru , allkeys-random , volatile-lru , volatile-random , volatile-ttl , chacune avec ses propres caractéristiques. noeviction est la plus simple et la plus brute, et il refuse directement d'écrire de nouvelles données, ce qui peut facilement conduire à un blocage des applications; allkeys-lru et volatile-lru élimineront les clés les plus durables selon l'algorithme LRU, qui est relativement doux; Bien que la stratégie random soit plus décontractée, adaptée aux scénarios avec de faibles exigences pour la précision des données. La stratégie à choisir dépend de votre scénario d'application. N'utilisez pas noeviction pour éviter les ennuis, c'est une bombe temporelle.

En plus de la politique maxmemory et maxmemory-policy , il existe d'autres paramètres liés à la mémoire, tels que maxmemory-samples qui contrôle le nombre d'échantillons d'algorithmes LRU, affectant la précision de la stratégie d'élimination; rdb-compression contrôle le niveau de compression des fichiers persistants RDB, affectant l'espace disque et la vitesse de persistance; et aof-rewrite-incremental-fsync affecte l'utilisation de la mémoire lors de la réécriture AOF, etc. Les paramètres de ces paramètres doivent être considérés de manière exhaustive en fonction de votre version Redis, de vos ressources matérielles et des caractéristiques d'application.

Jetons un coup d'œil à un exemple et expérimentons les différences entre les différentes stratégies:

 <code class="python"># 模拟数据import random import time data = {f"key_{i}": f"value_{i}" for i in range(1000)} # 连接Redis (假设你已经安装了redis-py) import redis r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0) # 设置不同的maxmemory-policy policies = ["noeviction", "allkeys-lru", "volatile-lru"] for policy in policies: print(f"Testing policy: {policy}") r.config_set('maxmemory', '10mb') # 设置最大内存为10MB r.config_set('maxmemory-policy', policy) start_time = time.time() try: for key, value in data.items(): r.set(key, value) except redis.exceptions.RedisError as e: print(f"Error: {e}") end_time = time.time() print(f"Time taken: {end_time - start_time:.2f} seconds") print("-" * 20) r.flushall() # 清理数据</code>

Ce code simule la rédaction de grandes quantités de données à Redis et teste trois différentes maxmemory-policy . Vous constaterez que noeviction rapportera directement une erreur en cas de mémoire insuffisante, tandis que la stratégie lru consommera plus de temps car l'élimination des données est requise. Dans les applications pratiques, vous devez choisir la stratégie appropriée en fonction de vos caractéristiques de données et de vos exigences de performance.

Enfin, permettez-moi de vous rappeler, n'oubliez pas de surveiller votre utilisation de la mémoire Redis. Vous pouvez utiliser les propres outils de surveillance de Redis ou certains outils de surveillance tiers pour découvrir les problèmes en temps opportun et éviter les accidents. La configuration de la mémoire n'est pas une chose unique et doit être ajustée en continu en fonction des conditions réelles. Cela nécessite une accumulation d'expérience et d'apprentissage et de pratique continues. Je vous souhaite de jouer avec la configuration de la mémoire redis!

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!