Redis 메모리 사용을 최적화하는 방법 : 정렬 된 세트와 같은 올바른 데이터 구조를 선택하는 것이 목록보다 낫습니다. 키 디자인을 최적화하고 간단하고 짧은 키를 사용하십시오. 데이터 볼륨이 너무 커지면 적절한 직렬화 방법, 데이터 압축, 만료 전략 또는 서브 뱅킹 설정을 고려하십시오. 코드를 사용하여 정보 명령과 같은 Redis 메모리 사용을 확인하십시오. 특정 상황에 따라 적절한 최적화 전략을 선택하십시오.
Redis 메모리 사용을 최적화하는 방법은 무엇입니까? 이 질문은 잘 묻고, 모든 예산에 민감한 프로그래머는이 문제에주의를 기울여야합니다. Redis는 빠르지 만 메모리와 함께 사용되며 아무리 빠르더라도 쓸모가 없습니다. 이 기사에서는 Redis를 더 많은 메모리 절약으로 만드는 방법에 대해 이야기하고 몇 년 동안 내가 한 단계를 밟은 함정을 공유해 봅시다.
Redis 메모리를 사용하는 주된 이유는 몇 가지에 불과합니다. 데이터 구조가 잘못 선택되고 키 디자인이 불합리하고 데이터 자체가 너무 큽니다.
먼저 데이터 구조에 대해 이야기합시다. Redis는 각각 고유 한 장점과 단점을 가진 다양한 데이터 구조를 제공하며 메모리 사용량은 훨씬 열등합니다. 예를 들어, 목록을 사용하여 많은 양의 데이터를 저장하는 경우 메모리 사용이 정렬 된 세트를 사용하는 것보다 훨씬 높습니다. 왜? 목록은 선형 구조이기 때문에 메모리는 지속적으로 할당되며 정렬 세트는 점프 테이블로 구현되며 메모리 할당은 더 유연하며 공간 활용이 높아집니다. 따라서 데이터 구조를 선택할 때는 실제 상황을 따라야하고 문제를 절약하지 않고 문자열을 사용하거나 모든 두뇌를 나열해야합니다. 올바른 구조를 사용하면 저장된 메모리를 사용하면 커피 한 잔을 몇 잔 정도 마실 수 있습니다.
키의 디자인을 살펴 보겠습니다. 열악한 키 디자인으로 인해 Redis 메모리 사용이 극적으로 확장됩니다. 예를 들어, 키에 너무 긴 키를 사용하거나 키에 너무 쓸모없는 정보가 포함되어 있으면 메모리 부담이 증가합니다. 나는이 실수를하기 전에이 실수를했는데, 키는 엉망으로 설계되었지만 Redis 메모리 사용이 여러 번 증가하여 서버가 거의 충돌했습니다. 따라서 핵심 설계는 간결하고 명확해야하며 가능한 한 짧아 져야합니다. 숫자를 사용할 수 있다면 문자열을 사용하지 마십시오. 짧은 줄을 사용할 수 있다면 긴 줄을 사용하지 마십시오. 키 자체가 메모리를 차지한다는 것을 잊지 마십시오.
데이터 자체가 너무 커서 큰 문제입니다. 데이터 볼륨이 크고 압축 할 수없는 경우 메모리 사용량이 자연스럽게 높아집니다. 현재 다음과 같은 일부 최적화 전략을 고려할 수 있습니다.
- 적절한 직렬화 방법을 사용하십시오 : JSON은 사용하기 쉽지만 직렬화 된 데이터 볼륨은 일반적으로 비교적 큽니다. Protobuf 또는 MessagePack과 같은보다 컴팩트 한 직렬화 방법을 사용해 볼 수 있습니다. 이와 관련하여, 나는 개인적으로 Protobuf를 선호하며, 이는 매우 효율적이고 크기가 작습니다.
- 압축 데이터 : Redis 자체는 압축을 지원하지 않지만 외부 도구를 사용하여 데이터를 압축 한 다음 Redis에 저장할 수 있습니다. 물론 이것은 추가 계산 간접비를 추가하고 트레이드 오프가 필요합니다.
- 적절한 만료 전략 사용 : 데이터의 만료 시간을 설정하고 더 이상 필요한 데이터를 시간에 지우고 메모리 공간을 확보하십시오. 이 트릭은 간단하고 효과적이며 적극 권장됩니다.
- 서브 스토어 및 테이블 : 데이터 양이 너무 큰 경우 하위 스토어 및 테이블을 고려하고 여러 Redis 인스턴스에 데이터를 산산으로 간주하고 단일 인스턴스의 메모리 압력을 줄일 수 있습니다. 큰 창고를 여러 개의 작은 창고로 나누는 것과 같습니다.이 창고는 더 편리하고 관리하기에 더 안전합니다.
마지막으로 Redis 메모리 사용을 확인하는 데 자주 사용하는 코드를 공유하겠습니다.
<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 메모리 사용을 최적화하기위한 일회성 솔루션은 없습니다. 실제 상황에 따라 적절한 전략을 선택해야합니다. 더 많은 연습 및 요약을 통해서만 Redis 메모리 최적화 전문가가 될 수 있습니다. 코드가 우아하게 작성되어야하며 향후 유지 보수를 위해 주석이 명확하게 작성되어야한다는 것을 잊지 마십시오. 이것은 자신뿐만 아니라 팀에도 책임이 있습니다.
위 내용은 Redis 메모리 사용을 최적화하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Redis는 고성능과 유연성으로 인해 SQL 데이터베이스를 뛰어 넘습니다. 1) Redis는 메모리 스토리지를 통해 매우 빠른 읽기 및 쓰기 속도를 달성합니다. 2) 복잡한 데이터 처리에 적합한 목록 및 컬렉션과 같은 다양한 데이터 구조를 지원합니다. 3) 단일 스레드 모델은 개발을 단순화하지만 높은 동시성은 병목 현상이 될 수 있습니다.

Redis는 동시성이 높은 기존 데이터베이스보다 우수하고 대기 시간 시나리오가 낮지 만 복잡한 쿼리 및 트랜잭션 처리에는 적합하지 않습니다. 1.Redis는 메모리 저장, 빠른 읽기 및 쓰기 속도, 높은 동시성 및 낮은 대기 시간 요구 사항에 적합합니다. 2. 전통적인 데이터베이스는 디스크를 기반으로하며 복잡한 쿼리 및 트랜잭션 처리를 지원하며 데이터 일관성과 지속성이 강합니다. 3. Redis는 기존 데이터베이스의 보충 또는 대체물로 적합하지만 특정 비즈니스 요구에 따라 선택해야합니다.

redisisahigh-performancein-memorydatrscructurestorestorethexcelscelsspeedandversitility

Redis는 주로 데이터베이스이지만 단순한 데이터베이스 이상입니다. 1. 데이터베이스로서 Redis는 지속성을 지원하고 고성능 요구에 적합합니다. 2. 캐시로서 Redis는 응용 프로그램 응답 속도를 향상시킵니다. 3. 메시지 중개인으로서 Redis는 실시간 커뮤니케이션에 적합한 Publish-Subscribe 모드를 지원합니다.

redisiSamultifacetedToolthatservesAsadatabase, Server 및 more.ItfunctionsAnin-memoryDatrastRuctureStore, SupportSvariousDatastructures, andCanbeusedAsacache, MessageBroker, SessionStorage, 및 FordiptributedLocking을 지원합니다.

redisisanopen-source, in-memorydatructurestorestoreusedasadatabase, cache 및 messagebroker, excell

Redis는 데이터베이스, 캐시 및 메시지 중개인으로 사용되는 오픈 소스 메모리 데이터 구조 스토리지로 빠른 응답 및 높은 동시성이 필요한 시나리오에 적합합니다. 1.Redis는 메모리를 사용하여 데이터를 저장하고 마이크로 초 읽기 및 쓰기 속도를 제공합니다. 2. 문자열, 목록, 컬렉션 등과 같은 다양한 데이터 구조를 지원합니다. 3. Redis는 RDB 및 AOF 메커니즘을 통한 데이터 지속성을 인식합니다. 4. 단일 스레드 모델 및 멀티플렉싱 기술을 사용하여 요청을 효율적으로 처리하십시오. 5. 성능 최적화 전략에는 LRU 알고리즘 및 클러스터 모드가 포함됩니다.

Redis의 기능에는 주로 캐시, 세션 관리 및 기타 기능이 포함됩니다. 1) 캐시 함수는 메모리를 통해 데이터를 저장하여 읽기 속도를 향상시키고 전자 상거래 웹 사이트와 같은 고주파 액세스 시나리오에 적합합니다. 2) 세션 관리 기능은 분산 시스템에서 세션 데이터를 공유하고 만료 시간 메커니즘을 통해 자동으로 정리합니다. 3) 실시간 메시지 푸시 및 다중 스레드 시스템 및 기타 시나리오에 적합한 Publish-Subscribe 모드, 분산 잠금 및 카운터와 같은 기타 기능.


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