Redis 메모리 오버플로를 피하는 방법은 무엇입니까?

데이터의 양을 제어하여 Redis 메모리 오버플로를 피할 수 있습니다. 데이터의 필요성을 평가하고, 다른 스토리지 솔루션 사용을 고려하고, 단계적 전략을 설정하십시오. 코드 최적화 : 메모리 누출을 피하기 위해 더 이상 사용되지 않는 임시 키를 삭제합니다. 클러스터링 : 여러 컴퓨터에 데이터를 전파하여 독립형 기계의 메모리 압력을 줄입니다. 모니터링 : 메모리 사용에 세심한주의를 기울이고 잠재적 인 문제를 즉시 발견하고 해결합니다.

Redis 메모리 오버플로? 이것은 두통입니다. 최소한 성능에 영향을 미치고 최악의 경우 서비스 마비로 직접 이어집니다. 많은 개발자들이 이런 종류의 고통을 경험했습니다. 모니터링의 기억이 상승하는 것을보고 그들의 마음은 추워지고 있습니다. 이 기사에서는이 일을 피하는 방법에 대해 이야기 해 봅시다.

기본 사항에 대해 먼저 이야기 해 봅시다. Redis는 본질적으로 메모리 데이터베이스로 모든 데이터를 메모리에 넣습니다. 따라서 메모리 오버플로, 무뚝뚝하게 말하면, Redis는 당신이 채워진 데이터를 설치할 수 없습니다. 그것은 너무 큰 용량을 가진 냉장고와 같습니다. 당신이 그것에 무언가를 채우고 폭발하면 자연스럽게 넘쳐납니다.

이것을 이해 한 후에는 솔루션이 올라갈 것입니다 : 채워진 것을 제어하거나 더 큰 냉장고로 변경하십시오. 하나씩 봅시다.

데이터 양을 제어하십시오

이와 관련하여 많은 방법이 있습니다. 가장 직접적인 것은 물론 데이터 규모를 제어하는 ​​것입니다. 응용 프로그램, Redis에 배치 해야하는 데이터 및 MySQL 또는 분산 파일 시스템과 같은 다른 스토리지 솔루션을 사용하여 고려할 수있는 응용 프로그램을 신중하게 평가해야합니다. 모든 데이터를 Redis에 넣지 마십시오. 전능 한 것은 아닙니다.

예를 들어, 자주 액세스하지 않은 일부 역사적 로그 또는 데이터는 귀중한 메모리를 차지하기 위해 Redis에 배치 할 필요가 없습니다. 디스크의 로그 파일과 같은 저렴한 스토리지 솔루션을 사용하는 것을 고려할 수 있습니다.

또한 데이터 제거 전략도 중요합니다. Redis는 maxmemory-policy 옵션과 같은 다양한 제거 전략을 제공합니다. 여기서 LRU (최근에 사용되는 최소 사용) 또는 LFU (가장 자주 사용되지 않은)와 같은 필요에 따라 적절한 전략을 선택할 수 있습니다. 올바른 전략을 선택하면 메모리 사용량을 효과적으로 제어 할 수 있습니다.

다음은 팁입니다. maxmemory 매개 변수를 설정하고 Redis의 메모리 제한을 설정하십시오. 이 한계가 초과되면 Redis는 메모리 오버플로를 피하기로 선택한 제거 전략에 따라 일부 데이터를 자동으로 삭제합니다. 그러나 너무 일찍 행복하지 마십시오. 이 매개 변수는 잘 설정되지 않으므로 데이터 손실로 이어질 수 있으며 신중하게 선택해야합니다.

코드 최적화

여러 번, 메모리 오버플로는 데이터 자체의 양이 너무 크기 때문에가 아니라 코드가 잘 작성되지 않았기 때문에 Redis가 불필요한 데이터로 채워질 수 있기 때문입니다. 냉장고가 만료 된 음식으로 가득 차서 공간을 차지할뿐만 아니라 사용에도 영향을 미칩니다.

예를 들어, 코드에서 많은 수의 임시 키를 만들 수 있습니다. 사용 후 삭제하는 것을 잊어 버리면이 키는 항상 메모리를 차지합니다. 따라서 좋은 프로그래밍 습관을 개발하는 것이 매우 중요합니다. 키를 사용한 후에 제 시간에 삭제해야합니다. Redis의 DEL Command가 이것을합니다.

다음은 Redis를 우아하게 사용하고 메모리 누출을 피하는 방법을 보여주는 Python 예입니다.

 <code class="python">import redis r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0) # ... your code ... # 使用完毕后，及时删除key key_to_delete = "my_key" r.delete(key_to_delete) # 使用with语句，确保连接被正确关闭with redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0) as r: # ... your code using Redis ...</code>

클러스터링

데이터 볼륨이 너무 커지면 다양한 최적화를 수행하더라도 메모리 오버플로를 피할 수 없으면 클러스터링을 고려하십시오. 클러스터에 Redis를 배포하면 여러 컴퓨터의 데이터를 배포하여 독립형 시스템의 메모리 압력을 효과적으로 줄일 수 있습니다. 냉장고의 물건을 여러 냉장고에 포장하는 것과 같습니다. 각 냉장고는 훨씬 덜 부담이됩니다.

클러스터링은 문제를 해결할 수 있지만 시스템의 복잡성을 증가시키고 더 많은 운영 및 유지 보수 비용이 필요합니다. 따라서 실제로 필요하지 않으면 처음부터 클러스터에 들어갈 필요가 없습니다.

마지막으로 모니터링이 중요합니다. Redis의 메모리 사용에주의를 기울이고 적시에 잠재적 인 문제를 발견해야합니다. Redis는 메모리 사용량을 모니터링하고 적시 조치를 취하는 데 사용할 수있는 풍부한 모니터링 도구를 제공합니다. 메모리가 넘쳐나서 문제를 찾을 때까지 기다리지 마십시오. 너무 늦을 것입니다. 예방은 치료보다 낫다는 것을 기억하십시오.

위 내용은 Redis 메모리 오버플로를 피하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!