redis性能指标

1.当内存使用达到设置的最大阀值时,需要选择一种key的回收策略,可在Redis.conf配置文件中修改“maxmemory-policy”属性值。 若是Redis数据集中的key都设置了过期时间,那么“volatile-ttl”策略是比较好的选择。但如果key在达到最大内存限制时没能够迅速过期,或者根本没有设置过期时间。那么设置为“allkeys-lru”值比较合适,它允许Redis从整个数据集中挑选最近最少使用的key进行删除(LRU淘汰算法)。Redis还提供了一些其他淘汰策略

volatile-lru:使用LRU算法从已设置过期时间的数据集合中淘汰数据。
volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集合中挑选即将过期的数据淘汰。
volatile-random:从已设置过期时间的数据集合中随机挑选数据淘汰。
allkeys-lru:使用LRU算法从所有数据集合中淘汰数据。
allkeys-random:从数据集合中任意选择数据淘汰
no-enviction:禁止淘汰数据。

参考资料:http://blog.csdn.net/huwei2003/article/details/49888475

redis运维和开发 870页 425页

时间: 2024-08-08 02:49:03

redis性能指标的相关文章

redis 性能指标监控命令

大家在学习的过程中,一定要学会经常使用help来了解命令的具体用法. 1.info  (监控一般使用这个命令读取数据) 127.0.0.1:6379> help info INFO [section] summary: Get information and statistics about the server since: 1.0.0 group: server 127.0.0.1:6379> info  # Server redis_version:3.0.7 redis_git_sha

Redis各种数据结构性能数据对比和性能优化实践

很对不起大家,又是一篇乱序的文章,但是满满的干货,来源于实践,相信大家会有所收获.里面穿插一些感悟和生活故事,可以忽略不看.不过听大家普遍的反馈说这是其中最喜欢看的部分,好吧,就当学习之后轻松一下. Redis各种数据结构性能数据对比 测试工具:perf4j 性能指标:平均值,最小值,最大值,方差 对比将814条数据按单条插入到哈希MAP和哈希SET: 对比从814条数据的哈希MAP和哈希SET中判断一个元素是否存在(map的hasKey和set的isMember): 大量数据插入哈希MAP,运

关于redis性能问题分析和优化

一.如何查看Redis性能 info命令输出的数据可分为10个分类,分别是: server,clients,memory,persistence,stats,replication,cpu,commandstats,cluster,keyspace 为了快速定位并解决性能问题,这里选择5个关键性的数据指标,它包含了大多数人在使用Redis上会经常碰到的性能问题 二.内存 上图中used_memory 字段数据表示的是:由Redis分配器分配的内存总量,以字节(byte)为单位. 其中used_m

Redis 的性能幻想与残酷现实(转)

2011 年,当初选择 Redis 作为主要的内存数据存储,主要吸引我的是它提供多样的基础数据结构可以很方便的实现业务需求.另一方面又比较担心它的性能是否足以支撑,毕竟当时 Redis 还属于比较新的开源产品.但 Redis 官网宣称其是提供多数据结构的高性能存储,我们对其还是抱有幻想的. 幻想 要了解 Redis 的性能,我们先看看官方的基准性能测试数据,心里有个底. 测试前提 Redis version 2.4.2 Using the TCP loopback Payload size =

Redis性能问题排查解决手册(七)

阅读目录: 性能相关的数据指标 内存使用率used_memory 命令处理总数total_commands_processed 延迟时间 内存碎片率 回收key 总结 性能相关的数据指标 通过Redis-cli命令行界面访问到Redis服务器,然后使用info命令获取所有与Redis服务相关的信息.通过这些信息来分析文章后面提到的一些性能指标. info命令输出的数据可分为10个类别,分别是: server clients memory persistence stats replication

Redis集群方案(来自网络)

参考: https://www.zhihu.com/question/21419897 http://www.cnblogs.com/haoxinyue/p/redis.html 为什么集群? 通常,为了提高网站响应速度,总是把热点数据保存在内存中而不是直接从后端数据库中读取.Redis是一个很好的Cache工具.大型网站应用,热点数据量往往巨大,几十G上百G是很正常的事儿,在这种情况下,如何正确架构Redis呢? 首先,无论我们是使用自己的物理主机,还是使用云服务主机,内存资源往往是有限制的,

Cloud Insight 仪表盘上线 | 全面监控 Redis

OneAPM 作为应用性能领域的新兴领军企业,近期发布了重量级新产品—— Cloud Insight 数据管理平台,用它能够监控所有基础组件,并通过 tag 标签对数据进行管理. 近日,Cloud Insight (Ci) 探针仪表盘功能重磅上线,默认安装了探针,配置平台服务就会自动生成相应的仪表盘,而且仪表盘将包含所有数据.此外,本文也将重点介绍 Redis 的几项监控指标以及一些值得注意的部分,希望给使用 Redis 的读者带来一些帮助. 仪表盘 任意时间段数据查询 默认只能显示最近一小时的

<Redis In Action> 5.2.1 Storing counters in Redis

原文:https://redislabs.com/ebook/redis-in-action/part-2-core-concepts-2/chapter-5-using-redis-for-application-support/5-2-counters-and-statistics/5-2-1-storing-counters-in-redis 正如监控应用程序一样,随着时间的推移,获取系统信息变得越来越重要.代码变更(能够影响站点响应速度以及服务的网页数量),新的广告活动,新的用户都能从根

redis性能问题排查

Redis性能问题排查解决手册(七) 2015-08-19 08:35 by 蘑菇先生, 6073 阅读, 9 评论, 收藏,  编辑  阅读目录: 性能相关的数据指标 内存使用率used_memory 命令处理总数total_commands_processed 延迟时间 内存碎片率 回收key 总结 性能相关的数据指标 通过Redis-cli命令行界面访问到Redis服务器,然后使用info命令获取所有与Redis服务相关的信息.通过这些信息来分析文章后面提到的一些性能指标. info命令输