Redis server went away 查看系统日志文件时发现每天定时有该错误抛出: PHP Fatal error: Uncaught exception 'RedisException' with message 'Redis server went away' 抛出该问题的脚本为统计脚本,需要读取前一天数据并入库,最初以为是REDIS读取太频繁
Redis server went away
查看系统日志文件时发现每天定时有该错误抛出:
PHP Fatal error: Uncaught exception 'RedisException' with message 'Redis server went away'
抛出该问题的脚本为统计脚本,需要读取前一天数据并入库,最初以为是REDIS读取太频繁造成的,但将数据导到测试机后执行脚本发现不会出现该情况,仔细调试发现手动执行时有一行代码没有执行,若执行该行则十分缓慢。该行代码为:
$Redis->delete($Redis->keys($pre_key_del.'*'));
查看手册有相应提示:
KEYS 的速度非常快,但在一个大的数据库中使用它仍然可能造成性能问题,如果你需要从一个数据集 中查找特定的 key ,你最好还是用 Redis 的集合结构(set)来代替。
登录redis通过info查看,内存使用25G多,而KEY也有1.44亿了。。。REIDS中有大量无用而又未设置过期时间的KEY存在。设置个过期时间,举手之劳的事,还是有必要的。
used_memory_human:24.72G db0:keys=144856453,expires=25357
通过测试机执行 keys prefix* 导致REDIS卡死,其他连接也连不上。所以定位到问题出现在keys命令上,也正如手册上说的造成性能问题。
如何删除未用到的KEY?
大部分KEY是有规律的,有特定前缀,需要拿到特定前缀的KEY然后删除,网上有这样的命令:
redis-cli -a redis-pwd -n 0 keys "preffix*" | xargs redis-cli -p 6379 -a redis-pwd -n 0 del
测试机执行keys "preffix-1*"时间大概40多s,这意味着redis要停40s+,而前缀是按天设置的,这样子需要操作多次,因为业务的原因,不允许这么操作,分分钟都是钱~
最后想到的办法是先从测试机上把满足条件的key导到文本,前面的语句通过cat文本去拿。如:
redis-cli -p 6380 -a redis-pwd keys "preffix-1*" > /home/keys_redis/preffix-1
然后通过这些数据删掉生产环境上的key。
cat /home/keys_redis/preffix-1 | xargs redis-cli -a redis-pwd -n 0 del
删除的速度非常快,内存耗的也挺快,感觉像是有多少耗多少的。执行之后KEY的数量减少了95%+,内存也从25G降到了2G。不过有一个指数升高了 ———— mem_fragmentation_ratio,前后的memory对比:
# Memory 处理前 used_memory:26839186032 used_memory_human:25.00G used_memory_rss:23518339072 used_memory_peak:26963439000 used_memory_peak_human:25.11G used_memory_lua:31744 mem_fragmentation_ratio:0.88 mem_allocator:jemalloc-3.2.0 # Memory 处理后 used_memory:2399386704 used_memory_human:2.23G used_memory_rss:4621533184 used_memory_peak:26963439000 used_memory_peak_human:25.11G used_memory_lua:31744 mem_fragmentation_ratio:1.93 mem_allocator:jemalloc-3.2.0
mem_fragmentation_ratio的问题可能还需要优化下,从redis这个问题可以看到,设置cache的时候我们也需要考虑到cache的维护问题,是否该设置cache的过期时间,key的命名方式如何管理,不能只想着把数据塞进去就万事大吉了。
相关网站:
Redis
Redis 命令参考
原文地址:REDIS中批量删除KEY, 感谢原作者分享。

Speichernde Verfahren sind vorkompilierte SQL -Anweisungen in MySQL zur Verbesserung der Leistung und zur Vereinfachung komplexer Vorgänge. 1. Verbesserung der Leistung: Nach der ersten Zusammenstellung müssen nachfolgende Anrufe nicht neu kompiliert werden. 2. Die Sicherheit verbessern: Beschränken Sie den Zugriff auf die Datenentabelle durch Berechtigungssteuerung. 3. Vereinfachen Sie komplexe Operationen: Kombinieren Sie mehrere SQL -Anweisungen, um die Logik der Anwendungsschicht zu vereinfachen.

Das Arbeitsprinzip des MySQL -Abfrage -Cache besteht darin, die Ergebnisse der ausgewählten Abfrage zu speichern. Wenn dieselbe Abfrage erneut ausgeführt wird, werden die zwischengespeicherten Ergebnisse direkt zurückgegeben. 1) Abfrage -Cache verbessert die Leistung der Datenbank und findet zwischengespeicherte Ergebnisse durch Hash -Werte. 2) Einfache Konfiguration, setzen Sie in MySQL -Konfigurationsdatei query_cache_type und query_cache_size. 3) Verwenden Sie das Schlüsselwort SQL_NO_Cache, um den Cache spezifischer Abfragen zu deaktivieren. 4) In Hochfrequenz-Update-Umgebungen kann Abfrage-Cache Leistungs Engpässe verursachen und muss für die Verwendung durch Überwachung und Anpassung von Parametern optimiert werden.

Die Gründe, warum MySQL in verschiedenen Projekten häufig verwendet wird, umfassen: 1. Hochleistungs und Skalierbarkeit, die mehrere Speichermotoren unterstützen; 2. Einfach zu verwendende und pflegende, einfache Konfiguration und reichhaltige Werkzeuge; 3. Reiches Ökosystem, das eine große Anzahl von Community- und Drittanbietern anzieht; V.

Zu den Schritten für die Aktualisierung der MySQL -Datenbank gehören: 1. Sicherung der Datenbank, 2. Stoppen Sie den aktuellen MySQL -Dienst, 3. Installieren Sie die neue Version von MySQL, 14. Starten Sie die neue Version des MySQL -Dienstes, 5. Wiederherstellen Sie die Datenbank wieder her. Während des Upgrade -Prozesses sind Kompatibilitätsprobleme erforderlich, und erweiterte Tools wie Perconatoolkit können zum Testen und Optimieren verwendet werden.

Zu den MySQL-Backup-Richtlinien gehören logische Sicherungen, physische Sicherungen, inkrementelle Sicherungen, replikationsbasierte Backups und Cloud-Backups. 1. Logical Backup verwendet MySQldump, um die Datenbankstruktur und -daten zu exportieren, die für kleine Datenbanken und Versionsmigrationen geeignet sind. 2. Physische Sicherungen sind durch das Kopieren von Datendateien schnell und umfassend, erfordern jedoch eine Datenbankkonsistenz. 3. Incremental Backup verwendet eine binäre Protokollierung, um Änderungen aufzuzeichnen, was für große Datenbanken geeignet ist. V. 5. Cloud -Backups wie AmazonRDs bieten Automatisierungslösungen, aber Kosten und Kontrolle müssen berücksichtigt werden. Bei der Auswahl einer Richtlinie sollten Datenbankgröße, Ausfallzeittoleranz, Wiederherstellungszeit und Wiederherstellungspunktziele berücksichtigt werden.

MysqlclusteringenhancesDatabaserObustnessandScalabilityBydiTributingDataacrossmultiPlenodes

Das Optimieren von Datenbankschema -Design in MySQL kann die Leistung in den folgenden Schritten verbessern: 1. Indexoptimierung: Erstellen Sie Indizes für gemeinsame Abfragespalten, Ausgleich des Aufwand der Abfragen und Einfügen von Aktualisierungen. 2. Tabellenstrukturoptimierung: Redundieren Sie die Datenreduktion durch Normalisierung oder Anti-Normalisierung und verbessern Sie die Zugangseffizienz. 3. Datentypauswahl: Verwenden Sie geeignete Datentypen, z. B. int anstelle von VARCHAR, um den Speicherplatz zu reduzieren. 4. Partitionierung und Untertisch: Verwenden Sie für große Datenvolumina die Partitionierung und Untertabelle, um Daten zu dispergieren, um die Abfrage- und Wartungseffizienz zu verbessern.

TooptimizeMySQLperformance,followthesesteps:1)Implementproperindexingtospeedupqueries,2)UseEXPLAINtoanalyzeandoptimizequeryperformance,3)Adjustserverconfigurationsettingslikeinnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections,4)Usepartitioningforlargetablestoi


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