今天主要分享继Redis持久化方式RDB、AOF之后的一些常用的Redis问题定位于优化方式。
历史位置信息可以存储在数据库中,由于设备上传实时定位信息时频率高并发量大,这里使用redis来存储各个设备上传的最新定位信息。真实情况下,设备也可以先将定位数据上传到消息队列(rabbitmq,kafka等),使用消费者worker异步将数据同步到数据库中。
最近一个多月一直在做服务器的性能优化,老大的要求是要做到300个并发,控制在200毫秒以内,就说说我最近做的内容吧。 从30个并发平均每个2000毫秒 到 300个并发平均每个178毫秒 简单介绍一下做了那些优化: 01、减少log日志的打印 02、减少redis的交互 03、耗时操作的处理 04、大文件信息的存储 05、python的缓存机制 06、异步处理非返回操作
Redis的GETBIT命令用于获取二进制位数组(bit array)中指定位置的位值。
作者:贲绍华,爱可生研发中心工程师,负责项目的需求与维护工作。其他身份:柯基铲屎官。
什么是Hash一致性算法?面试的时候被问到了,因为不了解,所以就没有回答上。在此为大家整理一下什么是Hash一致性算法,希望对大家有帮助!今天的分享先从历史的角度来一步步分析,探讨一下到底什么是Hash一致性算法!
7月2号10点后,刚好某个负责的服务发生大量的redis连接超时的异常(redis.clients.jedis.exceptions.JedisConnectionException),由于本身的数据库查询缓存在redis中2分钟,并且未做降级措施,而且本身不能做限流处理,而且随着午高峰的时间流量在飙升,并且从10点开始的2000的QPS,在11点达到高峰的13000QPS。
收到客户反馈:云上CVM通过专线访问云下IDC-A Redis数据库时存在偶发性延时超过1S现象,需要配合客户定位处理。
GEO 主要用于存储地理位置信息(纬度、经度、名称)添加到指定的key中。该功能在 Redis 3.2 版本新增。
最近有小伙伴跑过来问什么是Hash一致性算法,说面试的时候被问到了,因为不了解,所以就没有回答上,问我有没有相应的学习资料推荐,当时上班,没时间回复,晚上回去了就忘了这件事,今天突然看到这个,加班为大家整理一下什么是Hash一致性算法,希望对大家有帮助!文末送书,长按抽奖助手小程序即可参与,祝君好运!
布隆过滤器(Bloom Filter)于 1970 年由布隆提出的,是专门用于检索一个元素是否存在于一个集合中的算法。
作为Key/Value键值数据库,Redis的应用非常广泛。在之前多年的工作生涯中,我也只是关注了零散的技术点,没有对Redis建立起一套整体观,但只有建立了系统整体观,才能更好地定位问题和解决问题,更重要的是应付面试。
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2月23日晚,业务方反馈应用有redis 超时现象,核心的服务也被波及到。
我们以订单功能为例说明下:生成订单后一段时间不支付订单会自动关闭。最简单的想法是设置定时任务轮询,但是每个订单的创建时间不一样,定时任务的规则无法设定,如果将定时任务执行的间隔设置的过短,太影响效率。还有一种想法,在用户进入订单界面的时候,判断时间执行相关操作。方式可能有很多,在这里介绍一种监听 Redis 键值对过期时间来实现订单自动关闭。 实现思路
生成订单后一段时间不支付订单会自动关闭。最简单的想法是设置定时任务轮询,但是每个订单的创建时间不一样,定时任务的规则无法设定,如果将定时任务执行的间隔设置的过短,太影响效率。
Redis作为内存数据库,访问速度快是最大的特点,那么,什么情况下,Redis也会变慢呢?
之前负责的一个服务总是在高峰时刻和压测发生大量的redis连接超时的异常redis.clients.jedis.exceptions.JedisConnectionException,根据原有的业务规则,首先会从数据库查询,然后缓存到redis中,超时时间设置为3分钟。
我们以订单功能为例说明下:生成订单后一段时间不支付订单会自动关闭。最简单的想法是设置定时任务轮询,但是每个订单的创建时间不一样,定时任务的规则无法设定,如果将定时任务执行的间隔设置的过短,太影响效率。还有一种想法,在用户进入订单界面的时候,判断时间执行相关操作。方式可能有很多,在这里介绍一种监听 Redis 键值对过期时间来实现订单自动关闭。整理了一份Java面试宝典完整版PDF
昨晚通宵生产压测,终于算是将生产服务宕机的原因定位到了,心累。这篇文章,算作一个复盘和记录吧。。。先来看看Redis的缓存淘汰算法思维导图:
来源:antoniopeng.com/Redis 业务场景 实现思路 开启 Redis key 过期提醒 引入依赖 相关配置 ---- 业务场景 我们以订单功能为例说明下: 生成订单后一段时间不支付订单会自动关闭。最简单的想法是设置定时任务轮询,但是每个订单的创建时间不一样,定时任务的规则无法设定,如果将定时任务执行的间隔设置的过短,太影响效率。 还有一种想法,在用户进入订单界面的时候,判断时间执行相关操作。方式可能有很多,在这里介绍一种监听 Redis 键值对过期时间来实现订单自动关闭。 实现思路 在生成
随着并发访问量的不断增加,Redis 大 key 问题成为了常见的性能瓶颈和 bug 源。当 Redis 中存储的数据结构过大时,它会影响 Redis 的性能、稳定性甚至导致 Redis 宕机。因此,本文将对 Redis 大 key 问题做一个详细的总结,并提供一些解决方案。
我曾遇到过这么一个需求:要用 Redis 保存 5000 万个键值对,每个键值对大约是 512B,为了能快速部署并对外提供服务,我们采用云主机来运行 Redis 实例,那么,该如何选择云主机的内存容量呢?
动态字符串,类似arraylist,当字符串长度消息1M时,扩容是加倍现有空间,超过1M,扩容时会多扩1M空间,字符串长度最大为512M
redis的快主要体现在我们可以根据键值对能以微妙级别的速度找到数据,并快速完成操作。
单台redis的管理内存能力是有限的,如果保存有海量的缓存数据,则一台redis无法操作
Codis使用Go语言开发,它是一个代理中间件,和Redis一样也使用Redis协议对外提供服务,当客户端向Codis发送指令时,Codis负责将指令转发到后面的Redis实例来执行,并将结果返回给客户端
这周终于解决了Redis访问经常超时的问题,终于可以踏实睡觉了。从上周就开始纠结在这个问题上,可以用寝食难安来形容,感觉这个问题就像个定时炸弹一样,虽然根据手搜的访问量,极少的Timeout Error对用户基本不会造成影响,但是这种问题如果不及时遏制导致Redis整体被拖慢造成的危害是相当严重滴!毕竟在手搜的架构中,Redis是极其重要的一环。 先来讲个故事(说说问题上下文),有兴趣来手搜工作的Python程序员认真听: 前段时间我们新上了个业务,为了满足需求我们对进程级的cache做了些改动,根据业务对
前段时间遇到一个棘手问题,mq消费速度突然从30/s变成1/s,而且还持续了很长的一段时间,吓得我赶紧动手排查问题。但是mq消费速度慢的原因,可能有很多种(例如mysql、jvm、redis、mq、代码问题等)。为了可以快速定位问题点,博主直接通过Arthas工具进行问题的排查和追踪。
基本数据类型集合SADDSISMEMBERSPOPSRANDMEMBERSREMSMOVESCRADSMEMBERS keySINTERSINTERSTORESUNIONSUNIONSTORESDIFFSDIFFSTOREHyperLogLogPFADDPFCOUNTPFMERGE地理位置GEOADDGEOPOSGEODISTGEORADIUSGEORADIUSBYMEMBWER
所以本文会先介绍什么是 RedLock,当大家对 RedLock 有一个基本的了解。然后再看 Redisson 中是如何实现 RedLock 的。
上面两个错误是突然出现的,如果只看第一个错误,就可能以为是redisson的bug(https://github.com/redisson/redisson/issues/3273)。实际上是因为命令ZRANGEBYSCORE在大key上执行,耗时太长,引发其他请求也超时
某一日收到上游调用方的反馈,提供的某一个Dubbo接口,每天在固定的时间点被短时间熔断,抛出的异常信息为提供方dubbo线程池被耗尽。当前dubbo接口日请求量18亿次,报错请求94W/天,至此开始了优化之旅。
在线上环境,由于业务场景需要,要求程序能够在普通的4G机器中依然正常运行。而原来的环境配置为8核16G,微服务部署,一共有6个功能模块。而现在要求在一台4核4G的设备上正常运行。
geoadd key [NX|XX] [CH] longitude latitude member [longitude latitude member ...]
本文将对集群的节点、槽指派、命令执行、重新分片、转向、故障转移、消息等各个方面进行深入拆解。
Redis中的列表(List)是一种有序的、可重复的数据类型,支持在列表的两端进行元素的插入和删除操作。Jedis作为Java开发者与Redis交互的工具,提供了丰富的API来操作List类型。本文将深入介绍Jedis如何操作Redis中的List类型数据,通过生动的代码示例和详细的解释,助你轻松掌握Jedis中List的各种操作。
数据库的七种武器,是我在工作维护和接触到的七种常用数据库,包括4种常用的关系型数据库,3种常用nosql数据库。
将众多小内存的Redis实例整合起来,将分布在多台机器上的众多CPU核心的计算能力聚集到一起,完成海量数据存储和高并发多写操作
经过半年的沉淀,加上对MySQL,redis和分布式这块的补齐,终于开始重拾面试信心,再次出征。
Redis 基础数据结构
爱可生 DBA 团队成员,擅长故障分析和性能优化,文章相关技术问题,欢迎大家一起讨论。
获取安装包:https://github.com/MSOpenTech/redis
Redis提供了GEO功能,也就是地理信息定位功能。通过Redis中的GEO功能,我们可以很方便的通过经纬度来计算两个地理位置之间的距离。所以我们在实际的开发中,可以使用Redis中的GEO功能,来实现和附近位置有关的功能。下面我们详细介绍Redis中的GEO功能的相关命令。
在大规模数据存储和查询的应用中,数据库分页查询是一个常见的需求。传统的数据库分页查询可能会因为数据量大而导致性能下降,为了解决这个问题,我们可以借助Redis的List数据结构,实现高效的数据库分页查询。本文将介绍如何利用Redis List来提升数据库分页查询的性能,以及具体的实现步骤和注意事项。
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