Redis メモリがいっぱいになった場合の問題を解決する方法

Redis メモリがいっぱいです 解決策:

1、メモリを増やします。

2、メモリ排除戦略を使用します。

3、Redis クラスター。

2 と 3 に注目:

2 番目の点:

redis 構成ファイルの maxmemory パラメーターで、使用可能な最大メモリ サイズ (バイト) を制御できることがわかっています。

それでは、必要なメモリが maxmemory を超えた場合はどうすればよいでしょうか?

このとき、構成ファイル内の maxmemory-policy が機能します。

デフォルト値は noeviction です。

以下に、使用可能なメモリが不十分な場合に Redis キーを削除するための除外ルールを示します。

ルールの説明:

1. volatile-lru

LRU アルゴリズムを使用してキーを削除します (生存時間が設定されているキーのみ)

2. allkeys-lru

LRU アルゴリズムを使用してキーを削除します

3、volatile-random

キーをランダムに削除します (生存時間が設定されているキーのみ)

4. allkeys-random

キーをランダムに削除します

#5.volatile-ttl

##最新の生存時間を持つキーを削除します

6.noeviction

キーは削除しないでください。エラーのみを返します。

LRU アルゴリズム、最も最近使用されていないアルゴリズム、最も最近使用されていないアルゴリズム。つまり、最も最近使用されていないキーがデフォルトで削除されます。

しかし、注意しなければならないことが 1 つあります。 Redis は、すべてのキーのうち最も最近使用されていないキーを正確に削除するのではなく、ランダムに 3 つのキーを選択し、これら 3 つのキーのうち最も最近使用されていないキーを削除します。

次に、数値 3 も設定でき、対応する場所は構成ファイルの maxmeory-samples です。

3. クラスターの実行方法

Redis はのみサポートしていますシングルインスタンス、メモリ 通常最大10~20GB。 100 ～ 200 GB のメモリを備えたシステムの場合、クラスタリングを通じてサポートする必要があります。

Redis クラスタリングには、クライアント シャーディング、プロキシ シャーディング、RedisCluster の 3 つの方法があります (これについては後の記事で詳しく説明します。)

1. クライアント シャーディング

ルーティングの実装ビジネスコード経由

メリット: シャーディングアルゴリズムを自分で制御でき、プロキシよりもパフォーマンスが優れています

デメリット: 維持コストが高く、拡張/縮小などの運用保守作業が必要研究と開発

2. エージェント シャーディング

エージェント プログラムはビジネス プログラムからデータ リクエストを受け取り、ルーティング ルールに従ってこれらのリクエストを正しい Redis インスタンスに分散します。そしてそれらをビジネスプログラムに戻します。 Twemproxy や Codis などのミドルウェアを使用して実装されます。

メリット: 運用保守が容易、Redis インスタンスへの接続方法を気にする必要がない

デメリット: パフォーマンスを消費する(約20%)、スムーズに拡張できない/縮小し、データを移行するためにスクリプトを実行する必要があるため、不便です (Codis は自動リバランスを実現するために Twemproxy に基づいてプリシャーディングを最適化および実装します)。

3. Redis クラスター

利点: 公式クラスター ソリューション、セントラル ノードなし、クライアントへの直接接続、優れたパフォーマンス

欠点: ソリューションが重すぎるため、実行できませんスムーズな拡張/縮小には、対応するスクリプトの実行が必要ですが、これは不便で、新しすぎ、対応する成熟したソリューション ケースがありません

Redis 関連の知識の詳細については、

Redis 使用法チュートリアル

を参照してください。カラム！

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