redis 在當前的技術社群裡是非常熱門的。從來自 antirez 乙個小小的個人專案到成為記憶體資料儲存行業的標準,redis已經走過了很長的一段路。隨之而來的一系列最佳實踐,使得大多數人可以正確地使用 redis。
下面我們將探索正確使用 redis 的10個經驗。
okay,以挑戰這個命令開始這篇文章,或許並不是乙個好的方式,但其確實可能是最重要的一點。很多時候當我們關注乙個redis例項的統計資料,我們會快速地輸入」keys *」命令,這樣key的資訊會很明顯地展示出來。平心而論,從程式化的角度出發往往傾向於寫出下面這樣的偽**:
for key in'keys *':
doallthethings()
但是當你有1300萬個key時,執行速度將會變慢。因為keys命令的時間複雜度是o(n),其中n是要返回的keys的個數,這樣這個命令的複雜度就取決於資料庫的大小了。並且在這個操作執行期間,其它任何命令在你的例項中都無法執行。
作為乙個替代命令,看一下 scan 吧,其允許你以一種更友好的方式來執行… scan 通過增量迭代的方式來掃瞄資料庫。這一操作基於游標的迭代器來完成的,因此只要你覺得合適,你可以隨時停止或繼續。
由於 redis 沒有非常詳細的日誌,要想知道在 redis 例項內部都做了些什麼是非常困難的。幸運的是 redis 提供了乙個下面這樣的命令統計工具:
127.0.0.1:6379> info commandstats
# commandstats
cmdstat_get:calls=78,usec=608,usec_per_call=7.79
cmdstat_setex:calls=5,usec=71,usec_per_call=14.20
cmdstat_keys:calls=2,usec=42,usec_per_call=21.00
cmdstat_info:calls=10,usec=1931,usec_per_call=193.10
通過這個工具可以檢視所有命令統計的快照,比如命令執行了多少次,執行命令所耗費的毫秒數(每個命令的總時間和平均時間) 只需要簡單地執行 config resetstat 命令就可以重置,這樣你就可以得到乙個全新的統計結果。
redis 之父 salvatore 就說過:「通過執行get/set命令來測試redis就像在雨天檢測法拉利的雨刷清潔鏡子的效果」。很多時候人們跑到我這裡,他們想知道為什麼自己的redis-benchmark統計的結果低於最優結果 。但我們必須要把各種不同的真實情況考慮進來,例如:
redis-benchmark的測試結果提供了乙個保證你的 redis-server 不會執行在非正常狀態下的基準點,但是你永遠不要把它作為乙個真實的「壓力測試」。壓力測試需要反應出應用的執行方式,並且需要乙個盡可能的和生產相似的環境。
以一種優雅的方式引入 hashes 吧。hashes 將會帶給你一種前所未有的體驗。之前我曾看到過許多類似於下面這樣的key結構:
foo:first_name
foo:last_name
foo:address
上面的例子中,foo 可能是乙個使用者的使用者名稱,其中的每一項都是乙個單獨的 key。這就增加了 犯錯的空間,和一些不必要的 key。使用 hash 代替吧,你會驚奇地發現竟然只需要乙個 key :
127.0.0.1:6379> hset foo first_name 'joe'
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hset foo last_name 'engel'
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hset foo address '1 fanatical pl'
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hgetall foo
1) 'first_name'
2) 'joe'
3) 'last_name'
4) 'engel'
5) 'address'
6) '1 fanatical pl'
127.0.0.1:6379> hget foo first_name
'joe'
無論什麼時候,只要有可能就利用key超時的優勢。乙個很好的例子就是儲存一些諸如臨時認證key之類的東西。當你去查詢乙個授權key時——以oauth為例——通常會得到乙個超時時間。這樣在設定key的時候,設成同樣的超時時間,redis就會自動為你清除!而不再需要使用keys *
來遍歷所有的key了,怎麼樣很方便吧?
既然談到了清除key這個話題,那我們就來聊聊**策略。當 redis 的例項空間被填滿了之後,將會嘗試**一部分key。根據你的使用方式,我強烈建議使用 volatile-lru 策略——前提是你對key已經設定了超時。但如果你執行的是一些類似於 cache 的東西,並且沒有對 key 設定超時機制,可以考慮使用 allkeys-lru **機制。我的建議是先在這裡檢視一下可行的方案。
如果必須確保關鍵性的資料可以被放入到 redis 的例項中,我強烈建議將其放入 try/except 塊中。幾乎所有的redis客戶端採用的都是「傳送即忘」策略,因此經常需要考慮乙個 key 是否真正被放到 redis 資料庫中了。至於將 try/expect 放到 redis 命令中的複雜性並不是本文要講的,你只需要知道這樣做可以確保重要的資料放到該放的地方就可以了。
當然是錯的。redis 是乙個單執行緒程序,即使啟用了持久化最多也只會消耗兩個核心。除非你計畫在一台主機上執行多個例項——希望只會是在開發測試的環境下!——否則的話對於乙個 redis 例項是不需要2個以上核心的。
到目前為止 redis sentinel 已經經過了很全面的測試,很多使用者已經將其應用到了生產環境中(包括 objectrocket )。如果你的應用重度依賴於 redis ,那就需要想出乙個高可用方案來保證其不會掉線。當然,如果不想自己管理這些東西,objectrocket 提供了乙個高可用平台,並提供7×24小時的技術支援,有意向的話可以考慮一下。
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