Redis的CPU高达90%时如何处理
Redis的CPU高达90%时如何处理
- 1. 分析和优化
- 2. 扩展和分片
- 3. 缓存策略调整
- 4. 资源提升
- 5. 负载均衡
- 6. 进程调整
- 7. 代码层面改进
- 8. 其他
当Redis的CPU使用率高达90%时,说明Redis服务器可能处于过载状态,这可能会导致响应时间变长甚至服务中断。要处理这种情况,可以考虑以下几种策略:
1. 分析和优化
- 性能监控:使用监控工具(如Prometheus、Grafana)监控Redis的性能指标,找出CPU使用率高的具体原因。
- 命令优化:检查Redis的慢查询日志,识别并优化耗时较长的命令。尽量避免使用复杂的Lua脚本和阻塞命令。
- 数据结构优化:选择合适的数据结构和命令,避免使用过多的内存或复杂度高的操作。
2. 扩展和分片
- 水平扩展:通过增加Redis节点来分担负载。可以使用Redis Cluster或Redis Sentinel来实现高可用性和自动分片。
- 数据分片:将数据分片到多个Redis实例中,以减少单个实例的负载。
3. 缓存策略调整
- 缓存清理策略:调整Redis的内存清理策略(如LRU、LFU)以更高效地管理内存。
- 数据过期策略:确保设置合理的数据过期时间,以减少过期数据占用的内存。
4. 资源提升
- 硬件升级:考虑升级服务器的硬件配置,如增加CPU核心数和内存容量,以提高Redis的处理能力。
- 网络优化:确保Redis服务器与客户端之间的网络连接稳定,带宽充足。
5. 负载均衡
- 请求分流:使用负载均衡器将请求分散到多个Redis实例上,以减轻单个实例的压力。
- 限流和降级:在应用层实现限流和降级策略,以减缓对Redis的请求压力。
6. 进程调整
- 多线程(Redis 6.0及以上):Redis 6.0引入了I/O多线程,可以通过配置多线程来提升并发处理能力。
7. 代码层面改进
- 批量操作:尽量使用批量操作(如
MGET
、MSET
)以减少网络往返和命令处理的开销。 - 连接池:确保使用连接池来管理Redis连接,减少连接创建和销毁的开销。
8. 其他
- 持久化策略:如果RDB或AOF持久化策略对性能影响较大,可以考虑优化持久化配置,如调整AOF重写策略。
通过以上策略,可以有效地降低Redis的CPU使用率,提高系统的整体性能和稳定性。每个解决方案的适用性取决于具体的应用场景和Redis的使用模式,因此需要根据实际情况进行调整和优化。
相关文章:
Redis的CPU高达90%时如何处理
Redis的CPU高达90%时如何处理 1. 分析和优化2. 扩展和分片3. 缓存策略调整4. 资源提升5. 负载均衡6. 进程调整7. 代码层面改进8. 其他 当Redis的CPU使用率高达90%时,说明Redis服务器可能处于过载状态,这可能会导致响应时间变长甚至服务中断。要处理这种…...

计算机视觉之dlib人脸关键点绘制及微笑测试
dlib人脸关键点绘制及微笑测试 目录 dlib人脸关键点绘制及微笑测试1 dlib人脸关键点1.1 dlib1.2 人脸关键点检测1.3 检测模型1.4 凸包1.5 笑容检测1.6 函数 2 人脸检测代码2.1 关键点绘制2.2 关键点连线2.3 微笑检测 1 dlib人脸关键点 1.1 dlib dlib 是一个强大的机器学习库&a…...
FPGA时序约束的几种方法
一,时钟约束 时钟约束是最基本的一个约束,因为FPGA工具是不知道你要跑多高的频率的,你必要要告诉工具你要跑的时钟频率。时钟约束也就是经常看到的Fmax,因为Fmax是针对“最差劲路径”,也就是说,如果该“最差劲路径”得到好成绩,那些不是最差劲的路径的成绩当然比…...

【0013】Python数据类型-列表类型详解
如果你觉得我的文章写的不错,请关注我哟,请点赞、评论,收藏此文章,谢谢! 本文内容体系结构如下: Python列表,作为编程中的基础数据结构,扮演着至关重要的角色。它不仅能够存储一系…...

10.RabbitMQ集群
十、集群与高可用 RabbitMQ 的集群分两种模式,一种是默认集群模式,一种是镜像集群模式; 在RabbitMQ集群中所有的节点(一个节点就是一个RabbitMQ的broker服务器) 被归为两类:一类是磁盘节点,一类是内存节点; 磁盘节点会把集群的所有信息(比如交换机、绑…...

Web网页开发——水果忍者
1.介绍 复刻经典小游戏——水果忍者 2.预览 3.代码 <!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head><meta charset"UTF-8"><meta name"viewport" content"widthdevice-width, initial-scale1.0"><title&…...

信息安全访问控制、抗攻击技术、安全体系和评估(高软42)
系列文章目录 信息安全访问控制、抗攻击技术、安全体系和评估 文章目录 系列文章目录前言一、信息安全技术1.访问控制2.抗攻击技术 二、欺骗技术1.ARP欺骗2.DNS欺骗3.IP欺骗 三、抗攻击技术1.端口扫描2.强化TCP/IP堆栈 四、保证体系和评估1.保证体系2.安全风险管理 五、真题在…...
【算法】009、单双链表反转
【算法】009、单双链表反转 文章目录 一、单链表反转1.1 实现思路1.2 多语言解法 二、双链表反转2.1 实现思路2.2 多语言解法 一、单链表反转 1.1 实现思路 维护 pre 变量。 从前向后遍历 head,首先记录 next head.next,其次反转指针使 head.next pr…...
物联网设备接入系统后如何查看硬件实时数据?
要在软件中实时查看硬件设备的信息,通常需要结合前后端技术来实现。以下是设计思路和实现步骤: 1. 系统架构设计 实时查看硬件设备信息的系统通常采用以下架构: 数据采集层: 硬件设备通过传感器采集数据,发送到InfluxDB。数据存…...

【Linux系统编程】初识系统编程
目录 一、什么是系统编程1. 系统编程的定义2. 系统编程的特点3. 系统编程的应用领域4. 系统编程的核心概念5. 系统编程的工具和技术 二、操作系统四大基本功能1. 进程管理(Process Management)2. 内存管理(Memory Management)3. 文…...

解决stylelint对deep报错
报错如图 在.stylelintrc.json的rules中配置 "selector-pseudo-class-no-unknown": [true,{"ignorePseudoClasses": ["deep"]} ]...

React基础之useInperativehandlle
通过ref调用子组件内部的focus方法来实现聚焦 与forwardRef类似,但是forwardRef是通过暴露整个Ref来实现,而useInperativehandle是通过对外暴露一个方法来实现的 import { forwardRef, useImperativeHandle, useRef, useState } from "react";…...
使用joblib 多线程/多进程
文章目录 1. Joblib 并行计算的两种模式多进程(Multiprocessing,适用于 CPU 密集型任务)多线程(Multithreading,适用于 I/O 密集型任务)2. Joblib 的基本用法3. Joblib 多进程示例(适用于 CPU 密集型任务)示例:计算平方4. Joblib 多线程示例(适用于 I/O 密集型任务)…...

⭐算法OJ⭐N-皇后问题 II【回溯剪枝】(C++实现)N-Queens II
⭐算法OJ⭐N-皇后问题【回溯剪枝】(C实现)N-Queens 问题描述 The n-queens puzzle is the problem of placing n n n queens on an n n n \times n nn chessboard such that no two queens attack each other. Given an integer n, return the num…...

【数据结构初阶】---堆的实现、堆排序以及文件中的TopK问题
1.树的概念及结构 1.1树的概念 树是一种非线性的数据结构,它是由n(n>0)个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做树是因为它看起来像一棵倒挂的树,也就是说它是根朝上,而叶朝下的。 有一个特殊的结点&…...

ubuntu20系统下conda虚拟环境下安装文件存储位置
在 Conda 虚拟环境中执行 pip install 安装软件后,安装的文件会存储在该虚拟环境专属的 site-packages 目录中。具体路径取决于你激活的 Conda 环境路径。以下是定位步骤: 1. 确认 Conda 虚拟环境的安装路径 查看所有环境: conda info --env…...

鸿蒙开发:RelativeContainer 相对布局详解【全套华为认证学习资料分享(考试大纲、培训教材、实验手册等等)】
前言 在最新版本的 DevEco Studio 中,官方在创建新项目时,默认使用 RelativeContainer 组件作为根布局。这足以证明 RelativeContainer 的重要性。相比其他容器组件,它极大地简化了复杂 UI 布局中的元素对齐问题。 例如,在没有 R…...

基于SpringBoot实现旅游酒店平台功能一
一、前言介绍: 1.1 项目摘要 随着社会的快速发展和人民生活水平的不断提高,旅游已经成为人们休闲娱乐的重要方式之一。人们越来越注重生活的品质和精神文化的追求,旅游需求呈现出爆发式增长。这种增长不仅体现在旅游人数的增加上࿰…...
HttpServletRequest 和 HttpServletResponse 区别和作用
一、核心作用对比 对象HttpServletRequest(请求对象)HttpServletResponse(响应对象)本质客户端发给服务器的 HTTP 请求信息(输入)服务器返回客户端的 HTTP 响应信息(输出)生命周期一…...

树莓派学习(一)——3B+环境配置与多用户管理及编程实践
树莓派学习(一)——3B环境配置与多用户管理及编程实践 一、实验目的 掌握树莓派3B无显示器安装与配置方法。学习Linux系统下多用户账号的创建与管理。熟悉在树莓派上使用C语言和Python3编写简单程序的方法。 二、实验环境 硬件设备:树莓派…...
Java如何权衡是使用无序的数组还是有序的数组
在 Java 中,选择有序数组还是无序数组取决于具体场景的性能需求与操作特点。以下是关键权衡因素及决策指南: ⚖️ 核心权衡维度 维度有序数组无序数组查询性能二分查找 O(log n) ✅线性扫描 O(n) ❌插入/删除需移位维护顺序 O(n) ❌直接操作尾部 O(1) ✅内存开销与无序数组相…...

如何在看板中体现优先级变化
在看板中有效体现优先级变化的关键措施包括:采用颜色或标签标识优先级、设置任务排序规则、使用独立的优先级列或泳道、结合自动化规则同步优先级变化、建立定期的优先级审查流程。其中,设置任务排序规则尤其重要,因为它让看板视觉上直观地体…...
Objective-C常用命名规范总结
【OC】常用命名规范总结 文章目录 【OC】常用命名规范总结1.类名(Class Name)2.协议名(Protocol Name)3.方法名(Method Name)4.属性名(Property Name)5.局部变量/实例变量(Local / Instance Variables&…...
【磁盘】每天掌握一个Linux命令 - iostat
目录 【磁盘】每天掌握一个Linux命令 - iostat工具概述安装方式核心功能基础用法进阶操作实战案例面试题场景生产场景 注意事项 【磁盘】每天掌握一个Linux命令 - iostat 工具概述 iostat(I/O Statistics)是Linux系统下用于监视系统输入输出设备和CPU使…...
生成 Git SSH 证书
🔑 1. 生成 SSH 密钥对 在终端(Windows 使用 Git Bash,Mac/Linux 使用 Terminal)执行命令: ssh-keygen -t rsa -b 4096 -C "your_emailexample.com" 参数说明: -t rsa&#x…...

从零开始打造 OpenSTLinux 6.6 Yocto 系统(基于STM32CubeMX)(九)
设备树移植 和uboot设备树修改的内容同步到kernel将设备树stm32mp157d-stm32mp157daa1-mx.dts复制到内核源码目录下 源码修改及编译 修改arch/arm/boot/dts/st/Makefile,新增设备树编译 stm32mp157f-ev1-m4-examples.dtb \stm32mp157d-stm32mp157daa1-mx.dtb修改…...
Matlab | matlab常用命令总结
常用命令 一、 基础操作与环境二、 矩阵与数组操作(核心)三、 绘图与可视化四、 编程与控制流五、 符号计算 (Symbolic Math Toolbox)六、 文件与数据 I/O七、 常用函数类别重要提示这是一份 MATLAB 常用命令和功能的总结,涵盖了基础操作、矩阵运算、绘图、编程和文件处理等…...
是否存在路径(FIFOBB算法)
题目描述 一个具有 n 个顶点e条边的无向图,该图顶点的编号依次为0到n-1且不存在顶点与自身相连的边。请使用FIFOBB算法编写程序,确定是否存在从顶点 source到顶点 destination的路径。 输入 第一行两个整数,分别表示n 和 e 的值(1…...
大语言模型(LLM)中的KV缓存压缩与动态稀疏注意力机制设计
随着大语言模型(LLM)参数规模的增长,推理阶段的内存占用和计算复杂度成为核心挑战。传统注意力机制的计算复杂度随序列长度呈二次方增长,而KV缓存的内存消耗可能高达数十GB(例如Llama2-7B处理100K token时需50GB内存&a…...
LeetCode - 199. 二叉树的右视图
题目 199. 二叉树的右视图 - 力扣(LeetCode) 思路 右视图是指从树的右侧看,对于每一层,只能看到该层最右边的节点。实现思路是: 使用深度优先搜索(DFS)按照"根-右-左"的顺序遍历树记录每个节点的深度对于…...