redis 内存占用分析-redis内存介绍(2-8-62)
更新时间:2024-08-15 分类:Redis 浏览量:2
Redis本文目录一览:
- 1、mongodb和redis区别是什么?
- 2、为什么要使用Redis
- 3、redis的数据是存在内存里吗
- 4、redis高并发能力直接相关概念
- 5、为什么redis需要把所有数据放到内存中
mongodb和redis区别是什么?
1、内存管理机制不同:Redis数据全部在内存,定期写入磁盘,当内存不够时,选择指定的LRU算法,定期删除。MongoDB数据存在内存,由Linux的mmap映射文件技术实现。当内存不够时,只将热点数据放入内存,其他数据存在磁盘。
2、mongodb是文档式的存储。内存管理机制:Redis数据全部存在内存,定期写入磁盘,当内存不够时,可以选择指定的LRU算法删除数据。MongoDB和mysql一样,只是把索引文件放到内存中。
3、redis 丰富一些,数据操作方面,redis 更好一些,较少的网络 IO 次数,同时还提供 list,set,hash 等数据结构的存储。mongodb 支持丰富的数据表达,索引,最类似关系型数据库,支持的查询语言非常丰富。
为什么要使用Redis
1、原因就是redis虽然读写很快,但是不适合做数据持久层,主要原因是使用redis做数据落盘是要以效率作为代价的,即每隔制定的时间,redis就要去进行数据备份/落盘,这对于单线程的它来说,势必会因“分心”而影响效率,结果得不偿失。
2、因为Redis的存储分为内存存储、磁盘存储和log文件三部分,重启后,Redis可以从磁盘重新将数据加载到内存中,这些可以通过配置文件对其进行配置,正因为这样,Redis才能实现持久化。
3、Windows上安装Redis的原因可能有很多,以下是一些常见的原因:缓存数据:Redis是一个高性能的内存数据存储系统,它可以用来缓存各种数据,如用户信息、商品数据、会话信息等。通过使用Redis,可以提高系统的响应速度和性能。
redis的数据是存在内存里吗
1、Redis就是基于内存可持久化的key-value数据库。性能问题,Hashmap存储大量数知据时需要不断扩容,Redis支持2的32次方个key,每个key或者value大小最大512M。Hashmap是线程不安道全的,redis因为操作原子性不需要考虑这个。
2、Redis数据都是缓存在计算机内存中并且它会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件,实现数据的持久化。
3、redis存数据在内存中,必须save到文件中,不然一停电什么都没了。
redis高并发能力直接相关概念
1、通常局限点来说,Redis也以消息队列的形式存在,作为内嵌的List存在,满足实时的高并发需求。
2、redis为什么会有高并发问题 redis的出身决定 Redis是一种单线程机制的nosql数据库,基于key-value,数据可持久化落盘。
3、& write的形式到哪里都不行了,切记。
4、我们可以看到从秒杀成功队列中依次取出的第一个用户id是208522,最后一个用户是176260,可以看出结果是很准确的。redis在解决高并发这方面的能力是真的挺不错的。
5、EX 10010 指定过期时间 NX 只在键不存在时,才对键进行设置操作。效果等同于 SETNX 命令。只不过早期版本redis不支持set的扩展参数,这就需要用到 lua 脚本了 。
6、多线程是并发的体现,前提是有多处理器,就一定能并发,汇编都可以写并发程序,所以也就能多线程,单线程的C肯定是可以的。
为什么redis需要把所有数据放到内存中
内存存储 Redis的所有数据都存储在内存中,这样可以避免磁盘I/O操作的延迟。内存访问速度要比磁盘快很多,因此Redis可以处理大量的并发请求。
持久化 是为了避免系统在发生灾难性的系统故障时导致的系统数据丢失。我们一般会将数据存放在本地磁盘,还会定期的将数据上传到云服务器。
但是 Redis 也不是什么都可以做,比如数据量特别大时,不适合 Redis,我们知道 Redis 是基于内存的,虽然内存很便宜,但是如果你每天的数据量特别大,比如几亿条的用户行为日志数据,用 Redis 来存储的话,成本相当的高。
Redis就是基于内存可持久化的key-value数据库。性能问题,Hashmap存储大量数知据时需要不断扩容,Redis支持2的32次方个key,每个key或者value大小最大512M。
used_memory_rss 为 Redis 进程占据操作系统的内存,所以除了分配器分配的内存之外,还包括进程运行本身需要的内存、内存碎片等,但是 不包括虚拟内存 。
redis的所有数据都是保存在内存中,然后不定期的通过异步方式保存到磁盘上(这称为“半持久化模式”);也可以把每一次数据变化都写入到一个append only file(aof)里面(这称为“全持久化模式”)。