Redisメモリの使用量を最適化する方法:ソートされたセットなど、適切なデータ構造を選択する方がリストよりも優れています。キーデザインを最適化し、シンプルで短いキーを使用します。データボリュームが大きすぎる場合は、適切なシリアル化方法の使用、データの圧縮、有効期限戦略の設定、またはサブバンキングを検討してください。コードを使用して、情報コマンドなどのRedisメモリ使用法を確認します。特定の状況に応じて、適切な最適化戦略を選択します。
Redisメモリの使用量を最適化する方法は?この質問はよく尋ねられており、すべての予算志向のプログラマーはこの問題に注意を払わなければなりません。 Redisは高速ですが、記憶で使い果たされ、どれほど速くても役に立たない。この記事では、Redisをより多くのメモリを節約する方法について説明し、長年にわたって私が踏み込んだ落とし穴のいくつかを共有しましょう。
Redisメモリを使用する主な理由はほんの数個です。データ構造は誤って選択され、重要な設計は不合理で、データ自体が大きすぎます。
最初にデータ構造について話しましょう。 Redisは、それぞれに独自の利点と短所を備えたさまざまなデータ構造を提供し、メモリの使用量ははるかに劣っています。たとえば、リストを使用して大量のデータを保存する場合、メモリの使用量はソートセットを使用するよりもはるかに高くなります。なぜ?リストは線形構造であるため、メモリは継続的に割り当てられ、ソートされたセットはジャンプテーブルによって実装されます。メモリ割り当てはより柔軟であり、空間の使用率が高くなります。したがって、データ構造を選択するときは、トラブルを節約するのではなく、実際の状況に従い、文字列を使用するか、すべての脳をリストする必要があります。適切な構造を使用する場合、保存されたメモリを使用すると、コーヒーを数杯飲むことができます。
キーのデザインを見てみましょう。キーデザインが不十分な場合、Redisメモリの使用量が劇的に拡大します。たとえば、長すぎるキーを使用している場合、またはキーに役に立たない情報が多すぎる場合、メモリの負担が増加します。以前にこの間違いを犯しましたが、キーは混乱の中で設計されていましたが、Redisメモリの使用量は数回増加し、サーバーがほとんどクラッシュしました。したがって、重要なデザインは簡潔で明確であり、できるだけ短くするようにしてください。数字を使用できる場合は、文字列を使用しないでください。短い文字列を使用できる場合は、長い文字列を使用しないでください。キー自体もメモリを取り上げることを忘れないでください。
データ自体が大きすぎるため、大きな問題でもあります。データボリュームが大きく、圧縮できない場合、メモリの使用量は自然に高くなります。現時点では、次のような最適化戦略を検討できます。
- 適切なシリアル化方法を使用: JSONは使いやすいですが、通常、シリアル化されたデータボリュームは比較的大きいです。 ProtobufやMessagePackなど、よりコンパクトなシリアル化方法を使用してみてください。この点で、私は個人的にProtobufを好みます。これは非常に効率的でサイズが小さくなっています。
- 圧縮データ: Redis自体は圧縮をサポートしませんが、外部ツールを使用してデータを圧縮してからRedisに保存できます。もちろん、これによりいくつかの追加の計算オーバーヘッドが追加され、トレードオフが必要です。
- 適切な有効期限戦略を使用します。データの有効期限を設定し、時間内に必要でないデータをクリアし、メモリスペースを解放します。このトリックはシンプルで効果的です、強くお勧めします。
- サブストアとテーブル:データの量が大きすぎる場合、サブストアとテーブルを検討し、複数のRedisインスタンスにデータを散乱させ、単一のインスタンスのメモリ圧力を下げることができます。それは、大きな倉庫をいくつかの小さな倉庫に壊すようなものです。これは、より便利で管理がより安全です。
最後に、Redisメモリの使用量を確認するためによく使用するコードを共有します。
<code class="python">import redis r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0) info = r.info() used_memory = info['used_memory'] used_memory_rss = info['used_memory_rss'] print(f"Redis used memory: {used_memory} bytes") print(f"Redis used memory (RSS): {used_memory_rss} bytes") # 可以根据实际情况添加更复杂的内存监控和报警机制</code>
Redisメモリの使用量を最適化するための1回限りのソリューションはないことを忘れないでください。実際の状況に基づいて適切な戦略を選択する必要があります。より多くの練習と要約によってのみ、あなたはRedisメモリの最適化の専門家になることができます。コードをエレガントに記述する必要があり、将来のメンテナンスのために注釈を明確に記述する必要があることを忘れないでください。これは自分自身だけでなく、チームにとっても責任があります。
以上がRedisメモリの使用量を最適化する方法は?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Redisは、高性能と柔軟性のためにSQLデータベースを超えています。 1)Redisは、メモリストレージを介して非常に速い読み取りおよび書き込み速度を実現します。 2)複雑なデータ処理に適したリストやコレクションなど、さまざまなデータ構造をサポートしています。 3)シングルスレッドモデルは開発を簡素化しますが、高い並行性はボトルネックになる可能性があります。

Redisは、並行性が高く、遅延の低いシナリオの従来のデータベースよりも優れていますが、複雑なクエリやトランザクション処理には適していません。 1.Redisは、メモリストレージ、高速読み取り速度、および高い並行性と低遅延の要件に適しています。 2.従来のデータベースは、ディスクに基づいており、複雑なクエリとトランザクション処理をサポートし、データの一貫性と永続性が強い。 3. Redisは、従来のデータベースのサプリメントまたは代替品として適していますが、特定のビジネスニーズに応じて選択する必要があります。

redisisahigh-performancein-memorydatastructurturturestorettorethatedcelsinsinsinsversility.1)itsupportsvariousdatastructureslikestrings、lists、andsets.2)redisisaninmorydatabasewithpersistenceoptions、daturing datasafety.3)

Redisは主にデータベースですが、単なるデータベース以上のものです。 1.データベースとして、Redisは持続性をサポートし、高性能のニーズに適しています。 2。キャッシュとして、Redisはアプリケーションの応答速度を改善します。 3。メッセージブローカーとして、Redisはリアルタイム通信に適したPublish-Subscribeモードをサポートしています。

redisisamultifaCetedTooltoToolvesSasadatabase、server、andmore。

Redisisanopen-Source、In-MemoryDatastructurestoreStoreSadatabase、Cache、AndmessageBroker、ExcellingInspeedandversatility.ItisisWidely-susederCaching、Real-Timeanalytics、Session Management、AndleaderboardsdueTotutsuptorututrututrututruturturturturturturesturesaddataacys

Redisは、データベース、キャッシュ、メッセージブローカーとして使用されるオープンソースメモリデータ構造ストレージであり、高速応答と高い並行性が必要なシナリオに適しています。 1.Redisはメモリを使用してデータを保存し、マイクロ秒の読み取り速度と書き込み速度を提供します。 2.文字列、リスト、コレクションなどのさまざまなデータ構造をサポートします。3。Redisは、RDBおよびAOFメカニズムを介してデータの持続性を実現します。 4.シングルスレッドモデルと多重化テクノロジーを使用して、リクエストを効率的に処理します。 5.パフォーマンス最適化戦略には、LRUアルゴリズムとクラスターモードが含まれます。

Redisの関数には、主にキャッシュ、セッション管理、その他の機能が含まれます。1)キャッシュ関数はメモリを介してデータを保存して読み取り速度を向上させ、eコマースWebサイトなどの高周波アクセスシナリオに適しています。 2)セッション管理関数は、分散システムでセッションデータを共有し、有効期限のあるメカニズムを通じて自動的にクレンジングします。 3)リアルタイムメッセージプッシュおよびマルチスレッドシステムおよびその他のシナリオに適した、パブリッシュサブスクライブモード、分散ロック、カウンターなどのその他の機能。


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