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。

저장된 절차는 성능을 향상시키고 복잡한 작업을 단순화하기 위해 MySQL에서 사전 컴파일 된 SQL 문입니다. 1. 성능 향상 : 첫 번째 편집 후 후속 통화를 다시 컴파일 할 필요가 없습니다. 2. 보안 향상 : 권한 제어를 통해 데이터 테이블 액세스를 제한합니다. 3. 복잡한 작업 단순화 : 여러 SQL 문을 결합하여 응용 프로그램 계층 로직을 단순화합니다.

MySQL 쿼리 캐시의 작동 원리는 선택 쿼리 결과를 저장하는 것이며 동일한 쿼리가 다시 실행되면 캐시 된 결과가 직접 반환됩니다. 1) 쿼리 캐시는 데이터베이스 읽기 성능을 향상시키고 해시 값을 통해 캐시 된 결과를 찾습니다. 2) MySQL 구성 파일에서 간단한 구성, query_cache_type 및 query_cache_size를 설정합니다. 3) SQL_NO_CACHE 키워드를 사용하여 특정 쿼리의 캐시를 비활성화하십시오. 4) 고주파 업데이트 환경에서 쿼리 캐시는 성능 병목 현상을 유발할 수 있으며 매개 변수의 모니터링 및 조정을 통해 사용하기 위해 최적화해야합니다.

MySQL이 다양한 프로젝트에서 널리 사용되는 이유에는 다음이 포함됩니다. 1. 고성능 및 확장 성, 여러 스토리지 엔진을 지원합니다. 2. 사용 및 유지 관리, 간단한 구성 및 풍부한 도구; 3. 많은 지역 사회 및 타사 도구 지원을 유치하는 풍부한 생태계; 4. 여러 운영 체제에 적합한 크로스 플랫폼 지원.

MySQL 데이터베이스를 업그레이드하는 단계에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 백업, 2. 현재 MySQL 서비스 중지, 3. 새 버전의 MySQL 설치, 4. 새 버전의 MySQL 서비스 시작, 5. 데이터베이스 복구. 업그레이드 프로세스 중에 호환성 문제가 필요하며 Perconatoolkit과 같은 고급 도구를 테스트 및 최적화에 사용할 수 있습니다.

MySQL 백업 정책에는 논리 백업, 물리적 백업, 증분 백업, 복제 기반 백업 및 클라우드 백업이 포함됩니다. 1. 논리 백업은 MySQLDump를 사용하여 데이터베이스 구조 및 데이터를 내보내며 소규모 데이터베이스 및 버전 마이그레이션에 적합합니다. 2. 물리적 백업은 데이터 파일을 복사하여 빠르고 포괄적이지만 데이터베이스 일관성이 필요합니다. 3. 증분 백업은 이진 로깅을 사용하여 변경 사항을 기록합니다. 이는 큰 데이터베이스에 적합합니다. 4. 복제 기반 백업은 서버에서 백업하여 생산 시스템에 미치는 영향을 줄입니다. 5. AmazonRDS와 같은 클라우드 백업은 자동화 솔루션을 제공하지만 비용과 제어를 고려해야합니다. 정책을 선택할 때 데이터베이스 크기, 가동 중지 시간 허용 오차, 복구 시간 및 복구 지점 목표를 고려해야합니다.

mysqlclusteringenhancesdatabaserobustness andscalabilitydaturedingdataacrossmultiplenodes.itusesthendbenginefordatareplicationandfaulttolerance, highavailability를 보장합니다

MySQL에서 데이터베이스 스키마 설계 최적화는 다음 단계를 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 1. 인덱스 최적화 : 공통 쿼리 열에서 인덱스 생성, 쿼리의 오버 헤드 균형 및 업데이트 삽입. 2. 표 구조 최적화 : 정규화 또는 정상화를 통한 데이터 중복성을 줄이고 액세스 효율을 향상시킵니다. 3. 데이터 유형 선택 : 스토리지 공간을 줄이기 위해 Varchar 대신 Int와 같은 적절한 데이터 유형을 사용하십시오. 4. 분할 및 하위 테이블 : 대량 데이터 볼륨의 경우 파티션 및 하위 테이블을 사용하여 데이터를 분산시켜 쿼리 및 유지 보수 효율성을 향상시킵니다.

tooptimizemysqlperformance, followthesesteps : 1) 구현 properIndexingToSpeedUpqueries, 2) useExplaintoAnalyzeanDoptimizeQueryPerformance, 3) AdvertServerConfigUrationSettingstingslikeInnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections, 4) uspartOflEtOflEtOflestoI


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