Redis开发运维常见问题

最新推荐文章于 2022-04-26 09:36:36 发布
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#Redis开发运维常见问题 #Redis优化

本文探讨了Redis中fork操作的原理与开销，包括CPU、内存和硬盘的影响，并提供了优化策略，如调整Linux内存策略、限制Redis内存大小、减少AOF重写频率等，以提升Redis性能。

fork操作

如：bgsave.bgrewriteaof

  1. 同步操作
  2. 与内存量息息相关，内存越大，耗时越长
  3. info:latest_fork_usec
127.0.0.1:6382> info
latest_fork_usec:182

如何改善fork?

  1. 优先使用物理机或者高效支持fork操作的虚拟化技术
  2. 控制redis实例最大可用内存：maxmemory
  3. 合理配置Linux内存分配策略：vm.overcommit_memory=1
  4. 降低fork频率：例如放宽AOF重写自动触发时机，不必要的全量复制

进程外开销

子进程开销和优化

  • CPU
    • 开销：RDB和AOF文件生成，属于CPU密集型
    • 优化：不做CPU绑定，不和CPU密集型部署
  • 内存
    • 开销：fork内存开销，copy-on-write
    • 优化：echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled
  • 硬盘
    • 开销：AOF和RDB文件写入，可以结合iostat,iotop分析
    • 优化：1. 不要和高硬盘负载的服务部署一起：存储服务，消息队列等；2. no-appendfsync-on-rewrite =yes,在AOF重写期间，不要进行AOF追加的操作；3. 根据写入量决定磁盘类型：例如ssd；4. 单机多实例持久化文件可以考虑分盘

AOF追加阻塞

单机多实例部署

Redis运维秘籍：常见问题与解决策略全解析
silenceallat的博客
03-29 1618
本文深入探讨了Redis在实际应用中可能遇到的常见问题，如连接问题、数据丢失、性能瓶颈、内存溢出和分布式一致性等，并提供了相应的解决策略。通过案例分析，我们学习了如何在具体场景中应用这些策略，提高了使用Redis的效率和稳定性。
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07-18
### Redis开发运维实践指南 #### 介绍 Redis是一款开源的键值存储系统，以其高性能、低延迟的特点在缓存、消息队列等场景中得到广泛应用。本文档旨在为Redis的开发人员和运维工程师提供全面的技术指导，涵盖Redis的...
redis运维基础
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01-22 2839
一、 常见故障分析 1. 内存过高分析 info 命令查看key总数是否大量增加，占用内存是否大量增加 redis-cli -h host -p port client list | grep -v "omem=0"，查询输出缓冲区不为0的客户端连接，omem字段为占用的内存量(B)，cmd字段为命令，从client_longest_output_list看是否输出缓冲区占用内存较大，也就是有大量的数据从Redis服务器向某些客户端输出。参考 https://carlosfu.iteye.com/bl
crypto
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brainfuck
from Crypto.Util.py3compat import byte_string ImportError: cannot import name 'byte_string'
Flask 框架之简单入门
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pip3 uninstall pycrypto pip3 uninstall pycryptodome pip3 install pycryptodome 关于Crypto的安装问题，参考 https://www.cnblogs.com/fawaikuangtu123/p/9761943.html
Crypto算法库详解
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安装与使用 Crypto 算法库在 python 中最初叫 pycrypto，这个作者有点懒，好几年没有更新，后来就有大佬写了个替代库 pycryptodome。这个库目前只支持 python3，安装也很简单pip install pycryptodome就行了！详细的用法可以看看 官方文档 常见对称密码在 Crypto.Cipher 库...
redis运维篇
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07-28 1687
1、redis使用场景介绍 Redis：单核的缓存服务，单节点情况下，更加适合于少量用户，多次访问的应用场景。 Redis一般是单机多实例架构，配合redis集群出现。 2、Redis安装部署 下载： wget http://download.redis.io/releases/redis-3.2.12.tar.gz 解压： tar -zxf redis-5.0.6.tar.gz -C /usr/local/ mv redis-5.0.6 redis 安装： yum -y install g.
Redis 开发运维常见问题
lm324114的专栏
04-02 407
Redis 开发运维常见问题 fork操作 进程外开销 AOF追加阻塞 单机多实例部署 fork操作 首先fork操作是个同步操作，例如执行bgsave/aof 重写时，主线程执行fork同步 响应OK 生成子线程 与内存量息息相关：内存越大，耗时越大 info: latest_fork_usec 查看上次执行fork 消耗的微妙数 改善fork 使用性能较高的物理机 控制Red...
redis开发运维指南.pdf
03-23
总体来说，《Redis开发运维实践指南》是一本综合性的指南，它不仅提供给开发和运维人员在实际工作中的具体操作指导，也帮助他们理解背后的工作原理，以及在遇到问题时如何定位和解决。这本书为Redis的应用和维护提供...
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标题"redis开发运维完整版本"表明这是一个关于Redis全面学习和实践的资源包，可能包含从基础开发到高级运维的所有内容。这通常涵盖了Redis的安装配置、基本命令、持久化机制、主从复制、哨兵系统、集群搭建、性能...
Redis提供的持久化机制（二）
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1、前言 Redis是一种高级key-value数据库。它跟memcached类似，不过数据可以持久化，而且支持的数据类型很丰富。有字符串，链表，集 合和有序集合。支持在服务器端计算集合的并，交和补集(difference)等，还支持多种排序功能。所以Redis也可以被看成是一个数据结构服务 器。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...
REDIS集群安装运维调优及常见问题处理
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04-26 1554
​上篇详细阐述了redis集群的安装搭建以及集群监控变更相关运维操作，本篇继续对redis集群调优和常见问题的解决进行介绍。 一、集群调优 1.1 Linux 内存内核参数优化： Vm.overcommit_memory 参数说明: 文件指定了内核针对内存分配的策略，其值可以是0、1、2。 0：表示内核将检查是否有足够的可用内存供应用进程使用；如果有足够的可用内存， 内存申请允许；否则，内存申请失败，并把错误返回给应用进程。 1：表示内核允许分配所有的物理内存，而不管当前的内存状态如何。 2：
基于SSM与Vue架构的病人跟踪治疗信息管理系统设计与实现（含源码及文档）
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基于SSM架构与Vue技术构建的病人治疗追踪管理系统，采用Java编程语言实现业务逻辑，并以MySQL数据库作为数据存储支持。该系统主要包含三个用户角色：管理员、病人及普通访客。 管理员具备的功能模块包括：主界面、个人设置、病人档案管理、病例信息采集、预约安排、医生信息维护、核酸检测报告上传管理、行动轨迹记录管理、疾病分类配置、病人治疗进度跟踪、留言板处理以及系统参数管理。病人用户可操作：主界面、个人设置、病例信息查看、预约申请、医生查询、核酸检测报告上传、行动轨迹上报、个人治疗状态查询。访客端提供：首页浏览、医生信息展示、医疗资讯发布、留言反馈提交、个人中心、后台入口及在线咨询服务。 系统设计注重代码结构的清晰性与可维护性，强调功能实用性和界面简洁度，同时保持较强的扩展适应能力，便于后续功能升级与日常运维。 项目已通过实际运行测试，开发环境配置如下： - 编程语言：Java - 开发框架：Spring Boot - Java开发工具包：JDK 1.8 - 应用服务器：Tomcat 7 - 数据库系统：MySQL 5.7 - 数据库管理工具：Navicat 12 - 集成开发环境：Eclipse或IntelliJ IDEA - 项目构建工具：Maven 3.3.9。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
电力系统单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）
最新发布
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【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）内容概要：本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开，提供了完整的仿真模型与说明文档，重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型，模拟不同类型的短路故障（如三相短路），分析系统在故障期间及切除后的动态响应，包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化，进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理，掌握暂态过程分析方法。; 适合人群：电气工程及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法；②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能；③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施（如故障清除时间优化）；④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议：建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习，先理解仿真模型各模块的功能与参数设置，再运行仿真并仔细分析输出结果，尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响，从而深化对暂态稳定问题的理解。
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
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基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比
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本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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