redisset命令-redis的close指令(3-15-81)

更新时间:2024-07-27 分类:Redis 浏览量:2

Redis本文目录一览:

  • 1、如何正确使用Redis长连接
  • 2、Redis哨兵模式(故障转移测试)
  • 3、Redis过期删除策略和内存淘汰策略
  • 4、redis中的数据占用内存大小分析

如何正确使用Redis长连接

错误原因:redis连接池lettuce存在bug,服务器网关把长连接关闭了。

连接池的思路很简单,在初始化时,创建一定数量的连接,先把所有长连接存起来,然后,谁需要使用,从这里取走,干完活立马放回来。 如果请求数超出连接池容量,那么就排队等待、退化成短连接或者直接丢弃掉。

首先连接到Redis数据库。其次插入名字到数据库中,例如自己的名字是大葱将名字为大葱的值插入到了Redis数据库中。最后如果成功插入数据,Redis会返回字符串“OK”。

方法/步骤 下载安装文件,选择稳定版本 点击安装exe文件,进行安装。选择好路径,一直到安装结束即可。点击Service查看Redis服务是否正确的安装。Windows--》Service.msc。默认的端口为6379。服务已启动。

redis/twemproxy和mc的connection timeout 目前在服务器端都没有设置任何连接超时的参数,不用担心服务器端主动断开连接。因而需要客户端程序主动的释放不再使用的连接和连接池中长时间空闲的连接。

Redis哨兵模式(故障转移测试)

1、哨兵模式是在主备模式的基础上,加上哨兵,实现redis集群的故障转移。哨兵负责监控集群状态,当redis主节点发生故障,哨兵通过选举,选出替代的master节点。一般需要单数的哨兵进行选举,大多数达成一致。

2、哨兵模式是一种特殊的模式,首先Redis提供了哨兵的命令,哨兵是一个独立的进程,作为进程,它会独立运行。其原理是哨兵通过发送命令,等待Redis服务器响应,从而监控运行的多个Redis实例。

3、启动哨兵:启动哨兵进程或服务,让其开始监控主从节点的状态和进行故障转移。 测试和验证:模拟节点故障的情况,观察哨兵是否能够正确地进行故障转移和恢复。

4、哨兵集群在发现 master node 挂掉后会进行故障转移,也就是启动其中一个 slave node 为 master node 。在这过程中,可能会导致数据丢失的情况。

5、测试哨兵模式结果,如下图:哨兵集群,基于主从复制模式,所有的主从配置优点,它全有。主从可以切换,故障可以转移,系统的可用性就会更好。哨兵模式就是主从模式的升级,手动到自动,更加健壮。

6、哨兵模式概述 哨兵模式是一种特殊的模式,首先Redis提供了哨兵的命令,哨兵是一个独立的进程,作为进程,它会独立运行。其原理是 哨兵通过发送命令,等待Redis服务器响应,从而监控运行的多个Redis实例。

Redis过期删除策略和内存淘汰策略

redis根据maxmemory-samples随机抽取一部分数据,将最旧的数据淘汰,指到内存降下来。

(被动)惰性删除:当客户端请求到一个已经过期的key时,redis会检查是否过期并删除 所以,虽然key过期了,但是没被清理的话,还是会占内存的。

那对于过期数据,一般有三种方式进行处理:Redis的过期删除策略: 惰性删除 和 定期删除 两种策略配合使用。spring-boot-starter-data-redis 包中提供了监听过期的类,对于key过期,需要得到通知,做业务处理的,可以做此监听。

淘汰简介Redis官方给的警告,当内存不足时,Redis会根据配置的缓存策略淘汰部分keys,以保证写入成功。当无淘汰策略时或没有找到适合淘汰的key时,Redis直接返回out of memory错误。

然后在选到的key中选择.volatile-random:从已设置过期时间的哈希表(server.db[i].expires)中随机挑选key淘汰掉allkey-random:从所有的key的哈希表server.db[i].dict)中随机挑数据淘汰。

当Redis内存超出物理内存限制时,内存数据会开始和磁盘产生频繁的交换,使得性能急剧下降。

redis中的数据占用内存大小分析

原因如下: 如果 used_memory 使用了虚拟内存,如果虚拟内存使用量超过 Redis进程本身占用内存大小 + 程序内存碎片 ,则 used_memory 值可能大于 used_memory_rss。

其中SDS的保存占用的内存如下所示:在 SDS 中,buf 保存实际数据,而 len 和 alloc 本身其实是 SDS 结构体的额外开销。

原因如下:json数据本身通常比纯文本数据占用更多的存储空间,因为它包含了更多的元数据和结构信息。redis存储的所有数据都是存在内存中的,包括json数据,因此如果大量存储json数据会占用较多的内存。

score为从0到100W的int值,member为16的string。100W条记录的占用内存大概在110M。