当前位置: 首页 > news >正文

Redis内存空间预估与内存优化策略:保障数据安全与性能的架构实践

推荐阅读

AI文本 OCR识别最佳实践

AI Gamma一键生成PPT工具直达链接

玩转cloud Studio 在线编码神器

玩转 GPU AI绘画、AI讲话、翻译,GPU点亮AI想象空间

资源分享

史上最全文档AI绘画stablediffusion资料分享

AI绘画关于SD,MJ,GPT,SDXL百科全书

「java、python面试题」来自UC网盘app分享,打开手机app,额外获得1T空间
https://drive.uc.cn/s/2aeb6c2dcedd4
AIGC资料包
https://drive.uc.cn/s/6077fc42116d4
https://pan.xunlei.com/s/VN_qC7kwpKFgKLto4KgP4Do_A1?pwd=7kbv#

摘要:

在现代软件架构中,Redis作为一种高性能的内存数据库,被广泛应用于缓存、会话存储和消息队列等场景。然而,Redis的内存占用问题一直是开发者关注的焦点。本文将介绍如何准确预估Redis所占内存空间,并提供一些内存优化策略,以避免内存占用过多导致数据丢失的风险。同时,我们还将给出相关代码示例,帮助读者更好地理解和实践这些技术。

正文:

一、Redis内存空间预估方法

准确预估Redis所占内存空间是保障系统稳定性的重要一环。下面我们介绍一些常用的方法来预估Redis的内存占用。

  1. 使用redis-rdb-tools工具分析RDB文件
    Redis提供了生成RDB文件的功能,其中包含了Redis的数据和键空间信息。我们可以使用redis-rdb-tools工具来解析这些RDB文件,并计算出Redis的内存占用情况。该工具提供了多种指标,如键空间大小、过期键大小、内存碎片等,可以帮助我们更好地了解Redis的内存使用情况。
  2. 使用Redis的INFO命令获取内存信息
    Redis提供了INFO命令,可以获取到Redis的内存使用情况、键空间信息以及其他性能指标。我们可以通过解析INFO命令的返回结果,计算出Redis的内存占用情况。一些关键的指标有:used_memory表示已使用内存大小,used_memory_rss表示进程占用的内存大小,used_memory_peak表示Redis历史峰值内存占用等。
  3. 使用Redis的MEMORY STATS命令获取内存信息
    Redis提供了MEMORY STATS命令,可以获取到Redis的内存使用情况的详细信息。通过解析MEMORY STATS命令的返回结果,我们可以得到Redis的内存占用情况,包括键空间大小、内存碎片、Redis对象的内存占用等。

以上三种方法可以结合使用,通过多个角度获取Redis的内存占用情况,以更加准确地预估Redis所占内存空间。

二、避免内存占用过多导致数据丢失的策略

Redis的内存占用过多可能会导致系统性能下降甚至数据丢失,因此我们需要采取一些策略来避免这种情况的发生。

  1. 合理设置maxmemory参数
    Redis提供了maxmemory参数,用于限制Redis实例使用的最大内存大小。我们可以根据预估的内存占用情况,合理设置maxmemory参数,避免Redis使用过多的内存。当达到maxmemory限制时,Redis可以采用一些策略来释放内存,如删除过期键、随机删除键等。
  2. 使用Redis的持久化机制
    Redis提供了两种持久化机制:RDB快照和AOF日志。通过持久化机制,我们可以将Redis的数据保存到硬盘上,避免数据丢失。在内存占用过多时,我们可以通过将数据写入磁盘,释放内存空间。
  3. 合理设置过期时间
    Redis提供了键的过期时间设置,我们可以根据业务需求,合理设置键的过期时间。通过设置过期时间,可以让Redis自动删除过期的键,释放内存空间。
  4. 使用Redis集群
    当单个Redis实例的内存占用过多时,可以考虑使用Redis集群来分散内存压力。Redis集群可以将数据分布到多个节点上,提供更大的内存容量,降低单个节点的内存压力。

代码示例:

import redis# 创建Redis连接
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)# 预估Redis内存占用
info = r.info()
used_memory = info['used_memory']
used_memory_human = info['used_memory_human']print("Redis内存占用:{},{}" .format(used_memory, used_memory_human))

结论:

通过准确预估Redis的内存占用情况,并采取相应的内存优化策略,我们可以保障系统的稳定性和数据的安全性。合理设置maxmemory参数、使用持久化机制、合理设置过期时间以及使用Redis集群等策略,可以有效降低内存占用风险,提升系统的性能和可靠性。

参考资料:

  1. Redis Documentation: https://redis.io/documentation
  2. Redis RDB Tools: https://github.com/sripathikrishnan/redis-rdb-tools
  3. Redis INFO Command: https://redis.io/commands/info
  4. Redis MEMORY STATS Command: https://redis.io/commands/memory-stats

本文详细介绍了如何预估Redis的内存占用情况,并提供了一些内存优化策略。通过逻辑清晰的阐述和相关代码示例,读者可以更好地理解和应用这些技术,以保障Redis系统的稳定性和数据的安全性。

相关文章:

Redis内存空间预估与内存优化策略:保障数据安全与性能的架构实践

推荐阅读 AI文本 OCR识别最佳实践 AI Gamma一键生成PPT工具直达链接 玩转cloud Studio 在线编码神器 玩转 GPU AI绘画、AI讲话、翻译,GPU点亮AI想象空间 资源分享 史上最全文档AI绘画stablediffusion资料分享 AI绘画关于SD,MJ,GPT,SDXL百科全书 「java、python面试题」…...

【zookeeper】zookeeper集群安装

环境规划 实际的生产使用中,我们一般推荐搭建奇数多节点的zookeeper集群,如3/5/7。在本次测试中,我使用了centos7 三台服务器搭建,复用了我搭建k8s集群的环境,如下表。 IPhostname192.168.2.140k8s-m1192.168.2.141k…...

CUDA小白 - NPP(2) - Arithmetic and Logical Operations(1)

cuda小白 原文链接 NPP GPU架构近些年也有不少的变化,具体的可以参考别的博主的介绍,都比较详细。还有一些cuda中的专有名词的含义,可以参考《详解CUDA的Context、Stream、Warp、SM、SP、Kernel、Block、Grid》 常见的NppStatus&#xff0c…...

计算机视觉-LeNet

目录 LeNet LeNet在手写数字识别上的应用 LeNet在眼疾识别数据集iChallenge-PM上的应用 LeNet LeNet是最早的卷积神经网络之一。1998年,Yann LeCun第一次将LeNet卷积神经网络应用到图像分类上,在手写数字识别任务中取得了巨大成功。LeNet通过连续使用…...

Java 复习笔记 - 面向对象篇

文章目录 一,面向对象概述二,类和对象(一)类和对象的概述(二)定义类的补充注意事项 三,封装四,就近原则和this关键字(一)就近原则(二)…...

行业追踪,2023-08-31

自动复盘 2023-08-31 凡所有相,皆是虚妄。若见诸相非相,即见如来。 k 线图是最好的老师,每天持续发布板块的rps排名,追踪板块,板块来开仓,板块去清仓,丢弃自以为是的想法,板块去留让…...

科技资讯|苹果发布新专利:可在车内定位苹果的智能设备

根据美国商标和专利局近期公示的清单,苹果公司获得了一项名为《车内定位移动设备的系统和方式》专利,概述了在车内狭窄空间内如何定位 iPhone 等移动设备。 Find My 服务现阶段没有使用 UWB 来追踪 iPhone 或者 iPad,而是依赖 GPS 等相关辅…...

浅析Linux SCSI子系统:IO路径

文章目录 概述scsi_cmd:SCSI命令result字段proto_op字段proto_type字段 SCSI命令下发scsi_request_fnscsi_dev_queue_readyscsi_host_queue_ready SCSI命令响应命令请求完成的软中断处理 相关参考 概述 SCSI子系统向上与块层对接,由块层提交的对块设备的…...

linux系统(centos、Ubuntu、银河服务器)备份

制作u盘启动盘 下载usblive系统镜像 Get Kali | Kali Linux 下载u盘启动工具 balenaEtcher - Flash OS images to SD cards & USB drives 点击下载,等待下载完成 双击安装,等待安装完成 双击 启动 选择镜像 选择U盘 开始烧录 等地制作完成 进入…...

堆栈深度超过限制

报错:Cause: com.kingbase8.util.KSQLException: 错误: 堆栈深度超过限制 Hint: 在确定了平台的堆栈深度限制是足够大后,增加配置参数 "max_stack_depth"的值(当前值为2048kB).; 错误: 堆栈深度超过限制 Hint: 在确定了平台的堆栈深度限制是足…...

Linux ptrace系统调用

文章目录 一、ptrace 简介二、ptrace 参数request2.1 PTRACE_TRACEME2.2 PTRACE_PEEKTEXT, PTRACE_PEEKDATA2.3 PTRACE_PEEKUSER2.4 PTRACE_POKETEXT, PTRACE_POKEDATA2.5 PTRACE_POKEUSER2.6 PTRACE_GETREGS, PTRACE_GETFPREGS2.7 PTRACE_GETREGSET2.8 PTRACE_SETREGS, PTRACE…...

CSDN每日一练 |『贝博士发奖金』『Longest Continuous Increasing Subsequence』『最小差值』2023-09-01

CSDN每日一练 |『贝博士发奖金』『Longest Continuous Increasing Subsequence』『最小差值』2023-09-01 一、题目名称:贝博士发奖金二、题目名称:Longest Continuous Increasing Subsequence三、题目名称:最小差值一、题目名称:贝博士发奖金 时间限制:1000ms内存限制:25…...

二维数组创建方式比较

暑假跟着地质队去跑山了,到现在还没结束,今天休息的时候突然刷到了一篇关于C二维数组创建方面的文章,我觉得还是非常不错滴,就将其中提到的新方法和我已经使用过的三种方法进行了比较,发现该方法提高了二维数组的分配、…...

安达发|富士康科技集团利用自动排程APS软件打造智慧工厂

富士康科技集团作为全球领先的3C产品研发制造企业,近年来积极布局智能制造领域,通过引入先进的自动化排程系统(APS),成功打造了智慧工厂,提高了生产质量与效率,降低了生产成本。 富士康集团自2019年下半年提出在观澜厂区建立数字可…...

云计算在大数据分析中的应用与优势

文章目录 云计算在大数据分析中的应用云计算在大数据分析中的优势云计算在大数据分析中的示例未来发展和拓展结论 🎉欢迎来到AIGC人工智能专栏~云计算在大数据分析中的应用与优势 ☆* o(≧▽≦)o *☆嗨~我是IT陈寒🍹✨博客主页:IT陈寒的博客&…...

linux————ELK(日志收集系统集群)

目录 一、为什么要使用ELK 二、ELK作用 二、组件 一、elasticsearch 特点 二、logstash 工作过程 INPUT(输入) FILETER(过滤) OUTPUTS(输出) 三、kibana 三、架构类型 ELK ELKK ELFK ELFKK EFK 四、构建ELk集群…...

Leetcode213 打劫家舍2

思路&#xff1a;既然头尾不能同时取&#xff0c;那就分别算只取头或者只取尾&#xff0c;不考虑特殊情况的话是一个简单的动态规划 class Solution:def rob(self, nums: list[int]) -> int:if len(nums) < 3:return max(nums)max_sum [nums[0], max(nums[1], nums[0])…...

Redis全局命令

"那篝火在银河尽头~" Redis-cli命令启动 现如今&#xff0c;我们已经启动了Redis服务&#xff0c;下⾯将介绍如何使⽤redis-cli连接、操作Redis服务。客户端与服务端交互的方式有两种: ● 第⼀种是交互式⽅式: 后续所有的操作都是通过交互式的⽅式实现&#xff0c;…...

Xml转json

利用fastjson转换,pom文件依赖: <dependency><groupId>dom4j</groupId><artifactId>dom4j</artifactId><version>1.6.1</version> </dependency> <dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifa…...

Spring框架知识点汇总

01.Spring框架的基本理解 关键字&#xff1a;核心思想IOC/AOP&#xff0c;作用&#xff08;解耦&#xff0c;简化&#xff09;&#xff0c;简单描述框架组成&#xff1b; Spring框架是一款轻量级的开发框架&#xff0c;核心思想是IOC&#xff08;反转控制&#xff09;和AOP&a…...

Linux应用开发之网络套接字编程(实例篇)

服务端与客户端单连接 服务端代码 #include <sys/socket.h> #include <sys/types.h> #include <netinet/in.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <arpa/inet.h> #include <pthread.h> …...

内存分配函数malloc kmalloc vmalloc

内存分配函数malloc kmalloc vmalloc malloc实现步骤: 1)请求大小调整:首先,malloc 需要调整用户请求的大小,以适应内部数据结构(例如,可能需要存储额外的元数据)。通常,这包括对齐调整,确保分配的内存地址满足特定硬件要求(如对齐到8字节或16字节边界)。 2)空闲…...

反向工程与模型迁移:打造未来商品详情API的可持续创新体系

在电商行业蓬勃发展的当下&#xff0c;商品详情API作为连接电商平台与开发者、商家及用户的关键纽带&#xff0c;其重要性日益凸显。传统商品详情API主要聚焦于商品基本信息&#xff08;如名称、价格、库存等&#xff09;的获取与展示&#xff0c;已难以满足市场对个性化、智能…...

C++中string流知识详解和示例

一、概览与类体系 C 提供三种基于内存字符串的流&#xff0c;定义在 <sstream> 中&#xff1a; std::istringstream&#xff1a;输入流&#xff0c;从已有字符串中读取并解析。std::ostringstream&#xff1a;输出流&#xff0c;向内部缓冲区写入内容&#xff0c;最终取…...

今日科技热点速览

&#x1f525; 今日科技热点速览 &#x1f3ae; 任天堂Switch 2 正式发售 任天堂新一代游戏主机 Switch 2 今日正式上线发售&#xff0c;主打更强图形性能与沉浸式体验&#xff0c;支持多模态交互&#xff0c;受到全球玩家热捧 。 &#x1f916; 人工智能持续突破 DeepSeek-R1&…...

多模态大语言模型arxiv论文略读(108)

CROME: Cross-Modal Adapters for Efficient Multimodal LLM ➡️ 论文标题&#xff1a;CROME: Cross-Modal Adapters for Efficient Multimodal LLM ➡️ 论文作者&#xff1a;Sayna Ebrahimi, Sercan O. Arik, Tejas Nama, Tomas Pfister ➡️ 研究机构: Google Cloud AI Re…...

C/C++ 中附加包含目录、附加库目录与附加依赖项详解

在 C/C 编程的编译和链接过程中&#xff0c;附加包含目录、附加库目录和附加依赖项是三个至关重要的设置&#xff0c;它们相互配合&#xff0c;确保程序能够正确引用外部资源并顺利构建。虽然在学习过程中&#xff0c;这些概念容易让人混淆&#xff0c;但深入理解它们的作用和联…...

深入浅出Diffusion模型:从原理到实践的全方位教程

I. 引言&#xff1a;生成式AI的黎明 – Diffusion模型是什么&#xff1f; 近年来&#xff0c;生成式人工智能&#xff08;Generative AI&#xff09;领域取得了爆炸性的进展&#xff0c;模型能够根据简单的文本提示创作出逼真的图像、连贯的文本&#xff0c;乃至更多令人惊叹的…...

Python实现简单音频数据压缩与解压算法

Python实现简单音频数据压缩与解压算法 引言 在音频数据处理中&#xff0c;压缩算法是降低存储成本和传输效率的关键技术。Python作为一门灵活且功能强大的编程语言&#xff0c;提供了丰富的库和工具来实现音频数据的压缩与解压。本文将通过一个简单的音频数据压缩与解压算法…...

es6+和css3新增的特性有哪些

一&#xff1a;ECMAScript 新特性&#xff08;ES6&#xff09; ES6 (2015) - 革命性更新 1&#xff0c;记住的方法&#xff0c;从一个方法里面用到了哪些技术 1&#xff0c;let /const块级作用域声明2&#xff0c;**默认参数**&#xff1a;函数参数可以设置默认值。3&#x…...