Comment éviter le débordement de la mémoire redis?

Le débordement de la mémoire redis peut être évité en contrôlant la quantité de données: évaluez la nécessité des données, envisagez d'utiliser d'autres solutions de stockage et de configuration des stratégies d'élimination. Optimisation du code: supprimez les clés temporaires qui ne sont plus utilisées pour éviter les fuites de mémoire. Clustering: répartissez les données sur plusieurs machines pour réduire la pression de mémoire sur une machine autonome. Suivi: Portez une attention particulière à l'utilisation de la mémoire et découvrez rapidement et résolvez les problèmes potentiels.

Redis Memory Overflow? C'est un mal de tête. Au moins, cela affecte les performances et, au pire, il conduit directement à la paralysie du service. De nombreux développeurs ont ressenti ce genre de douleur. En voyant la mémoire dans la surveillance, leur cœur se refroidit. Dans cet article, parlons de la façon d'éviter cette chose.

Parlons d'abord des bases. Redis est essentiellement une base de données de mémoire, qui met toutes les données en mémoire. Donc, la mémoire déborde, pour le dire franchement, Redis ne peut pas installer les données que vous avez fourrées. C'est comme votre réfrigérateur, avec une capacité si grande. Si vous y fourrez quelque chose et explose, cela débordera naturellement.

Après avoir compris cela, la solution est sur le point de venir: contrôler ce qui est bourré, soit passer à un réfrigérateur plus grand. Jetons un coup d'œil un par un.

Contrôler la quantité de données

Il existe de nombreuses méthodes à cet égard. La chose la plus directe est bien sûr de contrôler l'échelle de données. Vous devez évaluer soigneusement votre application, quelles données doivent être placées dans Redis, et lesquelles peuvent être prises en compte à l'aide d'autres solutions de stockage, telles que MySQL, ou des systèmes de fichiers distribués. Ne bourrez pas toutes les données dans Redis, ce n'est pas omnipotent.

Par exemple, certains journaux historiques, ou des données qui ne sont pas fréquemment accessibles, ne sont pas nécessaires pour les placer dans Redis pour occuper une mémoire précieuse. Vous pouvez envisager d'utiliser des solutions de stockage moins chères, telles que les fichiers journaux sur le disque.

De plus, les stratégies d'élimination des données sont également cruciales. Redis fournit une variété de stratégies d'élimination, telles que l'option maxmemory-policy , où vous pouvez choisir la stratégie appropriée en fonction de vos besoins, tels que LRU (le moins récemment utilisé) ou LFU (le moins fréquemment utilisé). Si vous choisissez la bonne stratégie, vous pouvez contrôler efficacement l'utilisation de la mémoire.

Voici une astuce, définissez le paramètre maxmemory et définissez une limite de mémoire pour Redis. Une fois cette limite dépassée, Redis supprimera automatiquement certaines données en fonction de la stratégie d'élimination que vous choisissez pour éviter le débordement de la mémoire. Mais ne soyez pas heureux trop tôt. Ce paramètre n'est pas bien défini, ce qui peut également entraîner une perte de données et vous devez choisir soigneusement.

Optimisation du code

Plusieurs fois, le débordement de la mémoire n'est pas parce que la quantité de données elle-même est trop grande, mais parce que votre code n'est pas bien écrit, ce qui entraîne Redis rempli de données inutiles. C'est comme si votre réfrigérateur était plein de nourriture expirée, qui non seulement prend de la place, mais affecte également l'utilisation.

Par exemple, vous avez peut-être créé un grand nombre de clés temporaires dans votre code. Si vous oubliez de les supprimer après les avoir utilisés, ces clés prendront toujours de la mémoire. Par conséquent, il est très important de développer de bonnes habitudes de programmation. Vous devez les supprimer à temps après avoir utilisé la clé. La commande DEL de Redis le fait.

Voici un exemple Python qui montre comment utiliser Redis gracieusement et éviter les fuites de mémoire:

 <code class="python">import redis r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0) # ... your code ... # 使用完毕后，及时删除key key_to_delete = "my_key" r.delete(key_to_delete) # 使用with语句，确保连接被正确关闭with redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0) as r: # ... your code using Redis ...</code>

Regroupement

Si votre volume de données est trop grand, même si vous faites diverses optimisations, le débordement de la mémoire ne peut pas être évité, alors envisagez du clustering. Le déploiement de Redis dans un cluster peut distribuer des données sur plusieurs machines, réduisant efficacement la pression de mémoire sur une machine autonome. C'est comme si vous emballiez les trucs au réfrigérateur dans plusieurs réfrigérateurs, et chaque réfrigérateur est beaucoup moins accablé.

Bien que le clustering puisse résoudre le problème, il augmente également la complexité du système et nécessite plus de coûts de fonctionnement et de maintenance. Donc, à moins que vous n'en aimiez vraiment, il n'est pas nécessaire de monter sur le cluster dès le début.

Enfin, la surveillance est la clé. Vous devez prêter une attention particulière à l'utilisation de la mémoire de Redis et découvrir des problèmes potentiels en temps opportun. Redis fournit une multitude d'outils de surveillance que vous pouvez utiliser pour surveiller l'utilisation de la mémoire et prendre des mesures opportunes. N'attendez pas que la mémoire déborde pour trouver le problème, il sera trop tard. N'oubliez pas que la prévention est meilleure que le traitement.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!