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Redis 메모리가 꽉 찼을 때 문제를 해결하는 방법

尚
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2019-07-05 15:13:306707검색

Redis 메모리가 꽉 찼을 때 문제를 해결하는 방법

redis 메모리는 완전한 솔루션입니다.

1, 메모리를 늘리세요.

2. 메모리 제거 전략을 사용하세요.

3, Redis 클러스터.

2와 3에 집중하세요:

두 번째 요점:

redis 구성 파일의 maxmemory 매개변수가 사용 가능한 최대 메모리 크기(바이트)를 제어할 수 있다는 것을 알고 있습니다.

그러면 필요한 메모리가 maxmemory를 초과하면 어떻게 해야 할까요?

이때 구성 파일의 maxmemory-policy가 작동합니다.

기본값은 noeviction입니다.

아래에는 사용 가능한 메모리가 부족할 때 redis 키 삭제에 적용되는 제거 규칙이 나열되어 있습니다.

규칙 설명:

1. 휘발성-lru

LRU 알고리즘을 사용하여 키 삭제(생존 시간이 설정된 키에만 해당)

2. LRU 알고리즘을 사용하여 키 삭제

3. 휘발성 -random

무작위로 키 삭제(생존 시간이 설정된 키에만 해당)

4, allkeys-random

무작위로 키 삭제

5, 휘발성-ttl

키 삭제 가장 가까운 생존 시간

6 , noeviction

키를 삭제하지 않고 오류만 반환합니다

LRU 알고리즘, 가장 최근에 사용된 알고리즘, 가장 최근에 사용한 알고리즘. 즉, 가장 최근에 사용한 키가 기본적으로 삭제됩니다.

하지만 한가지 주의하셔야 할 점! Redis는 모든 키 중 가장 최근에 사용된 키를 정확하게 삭제하지는 않지만, 무작위로 3개의 키를 선택하여 이 3개의 키 중에서 가장 최근에 사용된 키를 삭제합니다.

그러면 3번도 설정할 수 있고 해당 위치는 구성 파일에서 maxmeory-samples입니다.

3. 클러스터 생성 방법

Redis는 단일 인스턴스만 지원하며 메모리는 일반적으로 최대 10개입니다. ~20GB. 100~200GB의 메모리를 갖춘 시스템의 경우 클러스터링을 통해 지원되어야 합니다.

Redis 클러스터링에는 클라이언트 샤딩, 프록시 샤딩, RedisCluster의 세 가지 방법이 있습니다(자세한 내용은 이후 기사에서 설명).

1. 클라이언트 샤딩

비즈니스 코드를 통해 직접 라우팅을 구현합니다.

장점: 제어할 수 있습니다. 샤딩 알고리즘을 직접 개발해야 하며 프록시보다 성능이 좋습니다

단점: 높은 유지 관리 비용, 확장/축소 및 기타 운영 및 유지 관리 작업에는 자체 연구 개발이 필요합니다

2. 에이전트 프로그램은 프록시 샤딩을 받습니다. 비즈니스 프로그램의 데이터 요청은 라우팅 규칙에 따라 이러한 요청이 올바른 Redis 인스턴스에 배포되어 비즈니스 프로그램으로 반환됩니다. Twemproxy, Codis 등의 미들웨어를 사용하여 구현됩니다.

장점: 운영 및 유지 관리가 쉽고, Redis 인스턴스를 어떻게 연결할지 걱정할 필요가 없습니다.

단점: 성능 소모(약 20%)가 발생하고, 원활한 확장/축소가 불가능하며, 마이그레이션을 위해 스크립트를 실행해야 합니다. 불편한 데이터입니다(Codis는 Twemproxy Optimized를 기반으로 하며 자동 재조정을 달성하기 위해 사전 샤딩을 구현했습니다).

3. Redis Cluster

장점: 공식 클러스터 솔루션, 중앙 노드 없음, 클라이언트에 직접 연결, 좋은 성능

단점: 솔루션이 너무 무거워 원활하게 확장/축소할 수 없으며 해당 스크립트가 필요합니다. 실행이 편리하고, 너무 새롭다. 성숙한 솔루션 사례는 없다

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위 내용은 Redis 메모리가 꽉 찼을 때 문제를 해결하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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