AOF의 잠재적인 차단점은 무엇인가요? 다음 문서에서는 Redis에서 AOF의 몇 가지 잠재적인 차단 지점을 요약합니다. 이 문서가 도움이 되기를 바랍니다.
AOF의 잠재적 차단 지점은 무엇입니까
1. Redis가 포크 하위 프로세스를 사용하여 AOF 파일을 다시 작성할 때 차단 가능성이 있습니다
1), 포크 하위 프로세스
포크 하위 프로세스, 포크하는 순간 메인 스레드가 확실히 차단됩니다(포크 중에 모든 메모리 데이터가 한 번에 하위 프로세스에 복사되지 않음). 포크는 운영 체제에서 제공하는 쓰기 시 복사 메커니즘을 사용합니다. 일회성 복사를 피하기 위해 대량의 메모리 데이터를 복사하면 하위 프로세스에 장기적인 차단 문제가 발생합니다. [관련 추천: Redis 동영상 튜토리얼]
그러나 포크 하위 프로세스는 프로세스의 필요한 데이터 구조를 복사해야 합니다. 그 중 하나는 메모리 페이지 테이블 복사(가상 메모리와 물리적 메모리의 매핑 인덱스 테이블)입니다. ) 이 복사 프로세스는 많은 CPU 리소스를 소비합니다. 복사가 완료되기 전에 전체 프로세스가 차단됩니다. 차단 시간은 전체 인스턴스의 메모리 크기에 따라 달라집니다. , 포크 차단 시간은 길어집니다. 메모리 페이지 테이블 복사가 완료된 후 하위 프로세스와 상위 프로세스는 동일한 메모리 주소 공간을 가리킵니다. 즉, 이때 하위 프로세스가 생성되더라도 동일하게 적용되지는 않습니다. 상위 프로세스로서의 메모리 크기.
그렇다면 아버지와 아들 과정의 기억은 언제 진정으로 분리될 것인가?
이름에서 알 수 있듯이 "현실적인 복사"는 쓰기가 발생할 때 메모리의 실제 데이터가 실제로 복사되는 것을 의미합니다. 이 과정에서 상위 프로세스도 차단될 위험이 있을 수 있으며, 이는 아래에 설명된 시나리오입니다.
2),부모 프로세스는 AOF 재작성 중에 쓰기포크 자식 프로세스는 부모 프로세스와 동일한 메모리 주소 공간을 가리킵니다. 이때 자식 프로세스는 AOF 재작성을 수행하고 메모리를 변경할 수 있습니다. 데이터는 AOF 파일에 기록됩니다.
그러나 이때 상위 프로세스에는 여전히 트래픽이 기록됩니다. 상위 프로세스가 기존 키를 작동하는 경우 이때 상위 프로세스는 실제로 키에 해당하는 메모리 데이터를 복사하고 여기에 새로운 메모리 공간을 적용합니다. 그런데 점차적으로 아버지와 아들 프로세스의 기억 데이터가 분리되기 시작하고, 아버지와 아들 프로세스는 점차 독립적인 기억 공간을 갖게 됩니다. 메모리 할당은 페이지 단위로 할당되기 때문에 기본값은 4k이다. 이때 부모 프로세스가 빅키를 운용하고 있다면 큰 메모리 블록을 재적용하는데 시간이 더 오래 걸리게 되어 블로킹 위험이 발생할 수 있다.
또한 운영 체제가
Huge Page 메커니즘(페이지 크기 2M)을 켜면 메모리를 신청할 때 상위 프로세스가 차단될 확률이 크게 높아지므로 Huge Page 메커니즘을 전환해야 합니다. Redis 머신에서 꺼집니다. RDB 또는 AOF 재작성을 생성하기 위한 Redis 포크가 완료될 때마다 Redis 로그에서 상위 프로세스가 다시 적용한 메모리 공간을 확인할 수 있습니다.
3) AOF rewrite가 AOF 자체 로그를 재사용하지 않는 이유는 무엇입니까?AOF rewrite는 AOF 자체 로그를 재사용하지 않습니다.
- 한 가지 이유는 동일한 파일을 작성하는 부모 프로세스와 자식 프로세스가 필연적으로 경쟁 문제를 야기하기 때문입니다. 경합을 제어한다는 것은 상위 프로세스의 성능에 영향을 미친다는 것을 의미합니다.
- 둘째, AOF 다시 쓰기 프로세스가 실패하면 원본 AOF 파일은 오염된 것과 동일하므로 복원 및 사용할 수 없습니다. 따라서 Redis AOF는 새 파일을 다시 작성합니다. 다시 작성하지 못한 경우에는 파일을 직접 삭제하면 됩니다. 원본 AOF 파일에는 영향을 미치지 않습니다. 재작성이 완료되면 기존 파일을 교체하면 됩니다.
- 더 많은 프로그래밍 관련 지식을 보려면
위 내용은 Redis에서 AOF의 잠재적인 차단 지점에 대해 이야기해 보겠습니다(요약).의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

redisisclassifiedasanoSqldatabaseBecauseItuseSakey-valuedatamodelinsteadofThraditionalRelationalDatabasemodel.Itoffersspeedandflexibility, makingIdealforreal-timeApplicationsandcaching, butitmaynotbesuitableforscenariosrequiringstrictaintetaintetaintetaintetaintetaintetaintegry

Redis는 데이터를 캐싱하여 분산 잠금 및 데이터 지속성을 구현하여 응용 프로그램 성능 및 확장 성을 향상시킵니다. 1) 캐시 데이터 : Redis를 사용하여 데이터 액세스 속도를 향상시키기 위해 자주 액세스하는 데이터를 캐시합니다. 2) 분산 잠금 : Redis를 사용하여 분산 된 잠금 장치를 구현하여 분산 환경에서 작동의 보안을 보장합니다. 3) 데이터 지속성 : 데이터 손실을 방지하기위한 RDB 및 AOF 메커니즘을 통한 데이터 보안을 보장합니다.

Redis의 데이터 모델 및 구조에는 5 가지 주요 유형이 포함됩니다. 1. 문자열 : 텍스트 또는 이진 데이터를 저장하는 데 사용되며 원자 연산을 지원합니다. 2. 목록 : 정렬 된 요소 컬렉션, 대기열 및 스택에 적합합니다. 세트 : 세트 작동을 지원하는 비 순차 고유 요소 세트. 4. 순서 세트 (SortedSet) : 순위에 적합한 점수가있는 고유 한 요소 세트. 5. 해시 테이블 (HASH) : 객체를 저장하는 데 적합한 키 값 쌍 모음.

Redis의 데이터베이스 방법에는 메모리 인 데이터베이스 및 키 값 저장소가 포함됩니다. 1) Redis는 메모리에 데이터를 저장하고 빠르게 읽고 쓰고 있습니다. 2) 키 값 쌍을 사용하여 데이터를 저장하고 캐시 및 NOSQL 데이터베이스에 적합한 목록, 컬렉션, 해시 테이블 및 주문 컬렉션과 같은 복잡한 데이터 구조를 지원합니다.

Redis는 빠른 성능, 풍부한 데이터 구조, 고 가용성 및 확장 성, 지속성 기능 및 광범위한 생태계 지원을 제공하기 때문에 강력한 데이터베이스 솔루션입니다. 1) 매우 빠른 성능 : Redis의 데이터는 메모리에 저장되며 동시성이 높고 대기 시간이 낮은 응용 프로그램에 적합한 빠른 읽기 및 쓰기 속도를 가지고 있습니다. 2) 풍부한 데이터 구조 : 다양한 시나리오에 적합한 목록, 컬렉션 등과 같은 여러 데이터 유형을 지원합니다. 3) 고 가용성 및 확장 성 : 마스터 슬레이브 복제 및 클러스터 모드를 지원하여 고 가용성 및 수평 확장 성을 달성합니다. 4) 지속성 및 데이터 보안 : 데이터 지속성은 RDB 및 AOF를 통해 달성되어 데이터 무결성 및 신뢰성을 보장합니다. 5) 광범위한 생태계 및 지역 사회 지원 : 거대한 생태계와 활동적인 커뮤니티,

Redis의 주요 기능에는 속도, 유연성 및 풍부한 데이터 구조 지원이 포함됩니다. 1) 속도 : Redis는 메모리 내 데이터베이스이며, 읽기 및 쓰기 작업은 거의 순간적이며 캐시 및 세션 관리에 적합합니다. 2) 유연성 : 복잡한 데이터 처리에 적합한 문자열, 목록, 컬렉션 등과 같은 여러 데이터 구조를 지원합니다. 3) 데이터 구조 지원 : 다양한 비즈니스 요구에 적합한 문자열, 목록, 컬렉션, 해시 테이블 등을 제공합니다.

Redis의 핵심 기능은 고성능 인 메모리 데이터 저장 및 처리 시스템입니다. 1) 고속 데이터 액세스 : Redis는 메모리에 데이터를 저장하고 마이크로 초 수준 읽기 및 쓰기 속도를 제공합니다. 2) 풍부한 데이터 구조 : 문자열, 목록, 컬렉션 등을 지원하며 다양한 응용 프로그램 시나리오에 적응합니다. 3) 지속성 : RDB 및 AOF를 통해 디스크에 데이터를 지속하십시오. 4) 구독 게시 : 메시지 대기열 또는 실시간 통신 시스템에서 사용할 수 있습니다.

Redis는 다음을 포함하여 다양한 데이터 구조를 지원합니다. 1. String, 단일 값 데이터 저장에 적합합니다. 2. 큐 및 스택에 적합한 목록; 3. 비면성 데이터 저장에 사용되는 세트; 4. 순서, 순위 목록 및 우선 순위 대기열에 적합한 순서 세트; 5. 해시 테이블, 객체 또는 구조화 된 데이터를 저장하는 데 적합합니다.


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