不命中:无法直接通过缓存获取到想要的数据,需要再次查询数据库或者执行其它的操作。原因可能是由于缓存中根本不存在,或者缓存已经过期。
Redis是一种流行的NoSQL内存数据库,广泛应用于数据缓存、消息队列、实时数据处理等场景。
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Apache性能监控支持以下指标: Apache吞吐率 Apache并发连接数 Apache并发连接数详细统计,包括读取请求、持久连接、发送响应内容、关闭连接、等待连接 image.png Lighttpd性能监控支持以下指标: Lighttpd吞吐率 Lighttpd并发连接数 Lighttpd并发连接数详细统计,包括建立连接、读取请求、读取POST数据、处理请求、发送响应内容、关闭连接 Nginx性能监控支持以下指标: Nginx吞吐率 Nginx并发连接数 Nginx并发连接数详细统计,包括读取请
举个例子: 一共有60块砖, 1个工人。每次只能搬运10块。每次搬运耗时10分钟,这样的话,1个工人搬运完60块砖,就需要1个小时。
小知识:在redis中可以运行info命令查看redis服务的状态信息,其中keyspace_hits为总的命中中次数,keyspace_misses为总的miss次数,命中率=keyspace_hits/(keyspace_hits+keyspace_misses)。
在业务系统中,查询时最容易出现性能问题的模块,查询面对的数据量大,筛选条件复杂,所以在系统架构中引入缓存层,则是非常必要的,用来缓存热点数据,达到快速响应的目的。
关于 Redis 的运维,我的经验仅限于安装、备份,而且还是最简单的利用一些面板工具。之前很多篇文章中我都强调过,我没有 Redis 的主从及分布式的真实项目经历。经历过的流量最大的项目也只是一台 Redis 实例就抗住了。毕竟 Redis 具有号称单机单实例写入 8万/秒 ,读取 11万/秒 的能力,咱们一般的项目根本达不到啊。而且即使机器性能有差异,减一半,甚至减三分之一,3万/秒 的读取和写入的系统咱也没接触过。(最大接触到的是 3000条数据/秒 写入 List 队列)
缓存数据生产服务那一层已经搞定了,相当于三层缓存架构中的本地堆缓存+redis分布式缓存都搞定了
在上面的示例中,我们使用GET命令获取了缓存命中和未命中的次数,然后根据计算公式计算出命中率,最后将结果以字符串形式返回给客户端。
在写回 Redis 的时候如果是 Tomcat 集群,多个进程同时写那很有可能出现脏数据,这时就会出现更新原子性的问题。
昨天我们先提前科普了下一致性哈希算法(一致性哈希算法,在分布式开发中你必须会写,来看完整代码),后来讲到了当我们的系统面临持续增加的并发给我们的数据库磁盘IO带了了性能瓶颈,特此为我们的系统引入了缓存,并且学习了我们在开发中该怎么去正确的使用缓存的读写策略(你一定要掌握这种缓存读写策略,开发必备),同时结合案例给出一些建议防止数据不一致的情况,那我们的系统现在就是这样的架构了。
序:使用java的Map做缓存,你是否考虑过容量导致的OOM问题,是否考虑命中率对性能的影响??
应用需要支撑大量并发量,但数据库的性能有限,所以使用缓存来减少数据库压力与提高访问性能。
在上一篇文章IO密集型服务提升性能的三种方法中,我们提到了三种优化IO密集型系统的方法,其中添加缓存(cache)的方法是最常用的,而且普适性也是最强的,今天展开讲下如何正确使用缓存。准确说我们需要解决下面三个大问题。
在PHP+MYSQL架构网站运行过程中,往往会遇到各种性能问题影响,如MySQL、PHP、CPU、磁盘IO、缓存等,其中MySQL瓶颈就是最常见也最难解决的一种影响网站性能的因素;通常,我们会使用redis、memcached等缓存软件来缓存内容,这确实是最优的解决方案之一,但这需要网站程序的支持,然而多数常用网站程序并不支持或者不能完美支持这些缓存软件,今天我们就来谈谈如何通过MySQL自身的配置调整来优化MySQL性能,以缓解MySQL瓶颈问题。
这不,要做毕设了嘛。之前写的那些项目勉勉强强能跑起来,但是性能方面是没有太在意的,这次准备精打细算一番。看看瓶颈到底都在哪里。
上篇介绍了多级缓存,本章详细介绍下内存缓存该如何设计。 阅读目录: 分析设计 O(1)LRU实现 过期删除策略 总结 分析设计 假设有个项目有比较高的并发量,要用到多级缓存,如下: 在实际设
缓存技术在现代软件开发中扮演着至关重要的角色,能够显著提升系统的性能与响应速度。Memcached与Redis作为两种广泛使用的内存键值存储系统,常被应用于Python项目中以实现高效的缓存解决方案。本篇博客将深入浅出地探讨Python面试中关于Memcached与Redis的常见问题、易错点以及应对策略,并结合实例代码进行讲解。
DSP系统是互联网广告需求方平台,用于承接媒体流量,投放广告。业务特点是并发度高,平均响应低(百毫秒)。
Redis支持多种数据类型,包括字符串、列表、集合、哈希表和有序集合。这些数据类型可以被缓存到内存中,并可以通过不同的命令进行操作。
本地缓存指的是单机实例的JVM内存数据。多个实例共享着同一个分布式缓存,组成了多级缓存架构。这种多级缓存的特点是,最外层读取速度快但是空间小,越内层速度慢但是空间大,甚至最最内层还可以使用磁盘作为最后一道保障。
LruCache是一种带有清退机制的缓存结构。用于DSP系统中的广告数据存储来提高广告投放引擎的性能。
是介于数据访问者和数据源之间的高速存储,当数据需要多次读取的时候用于加快读取速度。
https://github.com/sunshinelyz/mykit-delay
vivo推送平台是vivo公司向开发者提供的消息推送服务,通过在云端与客户端之间建立一条稳定、可靠的长连接,为开发者提供向客户端应用实时推送消息的服务,支持百亿级的通知/消息推送,秒级触达移动用户。
1. JIT 2. Zval的改变 3. 内部类型zend_string 4. PHP数组的变化(HashTable和Zend Array) 5. 函数调用机制(Function Calling Convention) 6. 通过宏定义和内联函数(inline),让编译器提前完成部分工作
如下图所示: 当我们nginx部署高可用的时候,客户的请求不知道落在那个nginx上 1,当我们第一次请求落在 第一台nginx(最左)上,发现nginx本地并没有缓存, 2,nginx就必须到redis获取数据,并缓存到本地 3,将请求数据返回给客户
机票查询系统,日均亿级流量,要求高吞吐,低延迟架构设计。提升缓存的效率以及实时计算模块长尾延迟,成为制约机票查询系统性能关键。本文介绍机票查询系统在缓存和实时计算两个领域的架构提升。
本MongoDB模板采集数据,通过mongo命令,执行内置的函数获取监控数据,修复了不支持认证的问题。
这是mysql专栏的第四篇,上一个小节我们了解了如何通过flush list存储所有的脏页数据,这一节我们来继续介绍缓冲池的内部结构LRU链表。
微信的多维指标监控平台,具备自定义维度、指标的监控能力,主要服务于用户自定义监控。作为框架级监控的补充,它承载着聚合前 45亿/min、4万亿/天的数据量。当前,针对数据层的查询请求也达到了峰值 40万/min,3亿/天。较大的查询请求使得数据查询遇到了性能瓶颈:查询平均耗时 > 1000ms,失败率居高不下。针对这些问题,微信团队对数据层查询接口进行了针对性的优化来满足上述场景,将平均查询速度从1000ms+优化到了100ms级别。本文为各位分享优化过程,希望对你有用!
随着互联网的高速发展,市面上也出现了越来越多的网站和app。我们判断一个软件是否好用,用户体验就是一个重要的衡量标准。比如说我们经常用的微信,打开一个页面要十几秒,发个语音要几分钟对方才能收到。相信这样的软件大家肯定是都不愿意用的。软件要做到用户体验好,响应速度快,缓存就是必不可少的一个神器。缓存又分进程内缓存和分布式缓存两种:分布式缓存如redis、memcached等,还有本地(进程内)缓存如ehcache、GuavaCache、Caffeine等。
Redis监视器是用于监控和管理Redis数据库的工具,它能够提供关键性能指标和实时监控,帮助运维人员及时发现和解决问题。Redis监视器具有以下功能:
Redis也是对外服务,所以Google四个黄金指标同样适用,还从延迟、流量、错误、饱和度分析Redis关键指标。
本文是上周去技术沙龙听了一下爱奇艺的Java缓存之路有感写出来的。先简单介绍一下爱奇艺的java缓存道路的发展吧。
本文主要梳理在使用和设计缓存的一些问题点以及应对思路,以及缓存设计的一些架构和治理点。本文主要内容有:
Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统,与redis相似。且比memcache支持更多高级功能。
大部分的业务系统其实都是IO密集型的系统,比如像我们面向B端提供摄像头服务,很多的接口其实就是将各种各样的数据汇总起来,展示给用户,我们的数据来源包括Redis、Mysql、Hbase、以及依赖的一些服务方的数据,并不涉及到太多复杂的计算逻辑。在过去的半年中,因为我们数据量和业务复杂性的增长,确实遇到了一些明显的性能问题,分析大部分问题的本质原因就是IO太慢了。 我们系统中最复杂的计算逻辑执行最慢也就微秒级,而调一次数据库最快也得1-2毫秒,有着2-3个数量级的差距。
高并发意味着系统要应对海量请求。从笔者多年的面试经验来看,很多面试者在面对“什么是高并发架构”的问题时,往往会粗略地认为一个系统的设计是否满足高并发架构,就是看这个系统是否可以应对海量请求。再细问具体的细节时,回答往往显得模棱两可,比如每秒多少个请求才是高并发请求、系统的性能表现如何、系统的可用性表现如何,等等。
通过Redis自带的info命令可以监控keyspace_hits和keyspace_misses这两个值,但是redis的命中率不能直接获取,可以通过zabbix的calculated items实现监控redis的命中率
Redis是非常经典优秀的内存数据库,其拥有非常高的性能;其单机实例在数据结构设计良好,实例健康的情况下能达到10w左右的OPS
在项目开发中,为提升系统性能,减少 IO 开销,本地缓存是必不可少的。最常见的本地缓存是 Guava 和 Caffeine,本篇文章将为大家介绍 Caffeine。
👉腾小云导读 微信的多维指标监控平台,具备自定义维度、指标的监控能力,主要服务于用户自定义监控。作为框架级监控的补充,它承载着聚合前 45亿/min、4万亿/天的数据量。当前,针对数据层的查询请求也达到了峰值 40万/min,3亿/天。较大的查询请求使得数据查询遇到了性能瓶颈:查询平均耗时 > 1000ms,失败率居高不下。针对这些问题,微信团队对数据层查询接口进行了针对性的优化来满足上述场景,将平均查询速度从1000ms+优化到了100ms级别。本文为各位分享优化过程,希望对你有用! 👉目录 1 背景介绍
组内资源有限,不像京东主页的秒杀团队,动辄能有几万核资源的调度,那么我就要做一些妥协了...
又快到一年一度的金三银四了,大家在面试的时候一定被问到过Redis缓存问题吧。可能有些初学者对“缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩”这几个名词感到陌生,或者了解过但是一时半会没办法理解。没关系,希望通过本文可以让你轻松理解这些概念并掌握其解决方案,然后在即将到来的金三银四面试中对你有所帮助。
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