国产av日韩一区二区三区精品,成人性爱视频在线观看,国产,欧美,日韩,一区,www.成色av久久成人,2222eeee成人天堂

Rumah pangkalan data Redis Bagaimana cara menetapkan saiz memori Redis mengikut keperluan perniagaan?

Bagaimana cara menetapkan saiz memori Redis mengikut keperluan perniagaan?

Apr 10, 2025 pm 02:18 PM
python redis Penggunaan memori

Tetapan saiz memori Redis perlu mempertimbangkan faktor -faktor berikut: Jumlah data dan trend pertumbuhan: Anggarkan saiz dan kadar pertumbuhan data yang disimpan. Jenis Data: Jenis yang berbeza (seperti senarai, hash) menduduki memori yang berbeza. Dasar caching: cache penuh, cache separa, dan dasar pemisahan mempengaruhi penggunaan memori. Puncak Perniagaan: Tinggalkan memori yang cukup untuk menangani puncak lalu lintas.

Bagaimana cara menetapkan saiz memori Redis mengikut keperluan perniagaan?

Bagaimana cara menetapkan saiz memori Redis mengikut keperluan perniagaan? Soalan ini sangat baik. Nampaknya mudah, tetapi ia sebenarnya penuh dengan misteri. Ramai kawan berfikir bahawa semakin besar ingatan, lebih baik. Sekiranya anda hanya dan kira -kira memori memori, anda akan membazirkan sumber, atau melakukan kemerosotan prestasi atau downtime kerana pemecahan ingatan. Malah, tetapan memori Redis adalah pekerjaan teknikal yang memerlukan pengiraan yang teliti berdasarkan senario perniagaan sebenar.

Mari kita mulakan dengan asas -asas. Redis terutamanya digunakan sebagai cache, pangkalan data, barisan mesej, dan lain -lain. Ia sendiri adalah pangkalan data memori, jadi saiz memori secara langsung menentukan berapa banyak data yang dapat disimpan. Memori terlalu kecil, kadar hit cache adalah rendah, pangkalan data dibaca dan menulis perlahan -lahan, dan barisan mesej mudah disekat; Ingatan terlalu besar, dan sumber -sumber sia -sia, dan kerumitan pengurusan memori juga meningkat. Oleh itu, adalah penting untuk mencari titik keseimbangan.

Jadi, bagaimana untuk mencari titik keseimbangan ini? Tidak ada formula sejagat, dan faktor -faktor berikut perlu dipertimbangkan secara komprehensif:

  • Jumlah data: Ini adalah yang paling intuitif. Berapa banyak data yang perlu anda simpan? Berapakah saiz purata setiap pasangan nilai utama? Ini menentukan keperluan memori minimum anda. Jangan lupa untuk mempertimbangkan trend pertumbuhan data dan meninggalkan margin tertentu.
  • Jenis Data: Redis menyokong pelbagai jenis data, seperti rentetan, senarai, set, hash, zset, dan lain -lain. Jenis data yang berbeza mengambil saiz memori yang berbeza. Sebagai contoh, senarai dengan sejumlah besar elemen menggunakan lebih banyak memori daripada rentetan mudah. Ia perlu dinilai berdasarkan jenis data yang sebenarnya digunakan oleh perniagaan.
  • Strategi Caching: Bagaimana anda merancang untuk menggunakan Redis untuk caching? Adakah cache penuh atau cache separa? Apakah strategi penghapusan cache? LRU, LFU dan strategi lain mempunyai kesan yang besar terhadap kecekapan penggunaan memori. Strategi caching yang sesuai mengurangkan penggunaan memori sambil memastikan prestasi.
  • Puncak Perniagaan: Berapakah tempoh puncak lalu lintas perniagaan anda? Berapa banyak permintaan yang perlu diproses Redis semasa tempoh puncak? Ini akan menjejaskan keperluan ingatan anda. Anda perlu menempah ruang ingatan yang cukup untuk menangani trafik puncak.

Seterusnya, saya menggunakan sekeping kod Python untuk mensimulasikan proses anggaran memori. Gaya kod agak kasual, tidak keberatan:

 <code class="python">import math def estimate_redis_memory(data_size_gb, data_type_factor, growth_factor, peak_factor): """ Estimates Redis memory size based on various factors. Args: data_size_gb: Estimated data size in GB. data_type_factor: Factor to account for data type overhead (eg, 1.2 for lists). growth_factor: Factor to account for future data growth (eg, 1.5). peak_factor: Factor to account for peak traffic (eg, 1.2). Returns: Estimated Redis memory size in GB. """ base_memory = data_size_gb * data_type_factor * growth_factor peak_memory = base_memory * peak_factor return math.ceil(peak_memory) #向上取整,保證安全#Example data_size = 10 # GB data_type = 1.2 # List type, for example growth = 1.5 # Expect 50% growth peak = 1.2 # Expect 20% peak traffic estimated_memory = estimate_redis_memory(data_size, data_type, growth, peak) print(f"Estimated Redis memory: {estimated_memory} GB")</code>

Kod ini hanyalah anggaran mudah, dan keadaan sebenar mungkin lebih rumit. Anda perlu menyesuaikan parameter mengikut senario perniagaan khusus anda.

Akhirnya, izinkan saya bercakap mengenai pengalaman. Jangan menetapkan nilai memori yang besar dari awal. Anda boleh bermula dari skala kecil, secara beransur -ansur meningkatkannya, memantau penggunaan memori, dan menyesuaikan saiz memori mengikut data pemantauan. Redis menyediakan banyak alat pemantauan yang dapat membantu anda menguruskan memori dengan lebih baik. Ingat bahawa pemantauan dan pelarasan adalah proses yang berterusan, jangan mengharapkan untuk berada di tempat sekaligus. Hanya dengan mengamalkan kebenaran, mencuba lebih banyak dan meringkaskan lebih banyak, anda dapat mencari penyelesaian penetapan memori Redis yang paling sesuai untuk perniagaan anda.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana cara menetapkan saiz memori Redis mengikut keperluan perniagaan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Cara Mengendalikan Pengesahan API di Python Cara Mengendalikan Pengesahan API di Python Jul 13, 2025 am 02:22 AM

Kunci untuk menangani pengesahan API adalah untuk memahami dan menggunakan kaedah pengesahan dengan betul. 1. Apikey adalah kaedah pengesahan yang paling mudah, biasanya diletakkan dalam tajuk permintaan atau parameter URL; 2. BasicAuth menggunakan nama pengguna dan kata laluan untuk penghantaran pengekodan Base64, yang sesuai untuk sistem dalaman; 3. OAuth2 perlu mendapatkan token terlebih dahulu melalui client_id dan client_secret, dan kemudian bawa bearertoken dalam header permintaan; 4. Untuk menangani tamat tempoh token, kelas pengurusan token boleh dikemas dan secara automatik menyegarkan token; Singkatnya, memilih kaedah yang sesuai mengikut dokumen dan menyimpan maklumat utama adalah kunci.

Cara Menguji API dengan Python Cara Menguji API dengan Python Jul 12, 2025 am 02:47 AM

Untuk menguji API, anda perlu menggunakan Perpustakaan Permintaan Python. Langkah -langkahnya adalah untuk memasang perpustakaan, menghantar permintaan, mengesahkan respons, menetapkan masa dan cuba semula. Pertama, pasang perpustakaan melalui PipinstallRequests; kemudian gunakan permintaan.get () atau requests.post () dan kaedah lain untuk menghantar permintaan GET atau pos; Kemudian semak respons.status_code dan response.json () untuk memastikan hasil pulangan mematuhi jangkaan; Akhirnya, tambah parameter tamat masa untuk menetapkan masa tamat, dan menggabungkan perpustakaan semula untuk mencapai percubaan automatik untuk meningkatkan kestabilan.

Skop pembolehubah python dalam fungsi Skop pembolehubah python dalam fungsi Jul 12, 2025 am 02:49 AM

Dalam Python, pembolehubah yang ditakrifkan di dalam fungsi adalah pembolehubah tempatan dan hanya sah dalam fungsi; Ditakrifkan secara luaran adalah pembolehubah global yang boleh dibaca di mana sahaja. 1. Pembolehubah tempatan dimusnahkan kerana fungsi dilaksanakan; 2. Fungsi ini boleh mengakses pembolehubah global tetapi tidak dapat diubahsuai secara langsung, jadi kata kunci global diperlukan; 3. Jika anda ingin mengubah suai pembolehubah fungsi luar dalam fungsi bersarang, anda perlu menggunakan kata kunci nonlocal; 4. Pembolehubah dengan nama yang sama tidak mempengaruhi satu sama lain dalam skop yang berbeza; 5. Global mesti diisytiharkan apabila mengubah suai pembolehubah global, jika tidak, kesilapan unboundlocalerror akan dibangkitkan. Memahami peraturan ini membantu mengelakkan pepijat dan menulis lebih banyak fungsi yang boleh dipercayai.

Tutorial Python Fastapi Tutorial Python Fastapi Jul 12, 2025 am 02:42 AM

Untuk mewujudkan API moden dan cekap menggunakan Python, FastAPI disyorkan; Ia berdasarkan kepada jenis python standard yang diminta dan secara automatik dapat menghasilkan dokumen, dengan prestasi yang sangat baik. Selepas memasang FastAPI dan Asgi Server UVicorn, anda boleh menulis kod antara muka. Dengan menentukan laluan, menulis fungsi pemprosesan, dan data yang kembali, API boleh dibina dengan cepat. FastAPI menyokong pelbagai kaedah HTTP dan menyediakan sistem dokumentasi Swaggersui dan Redoc yang dihasilkan secara automatik. Parameter URL boleh ditangkap melalui definisi laluan, manakala parameter pertanyaan boleh dilaksanakan dengan menetapkan nilai lalai untuk parameter fungsi. Penggunaan rasional model Pydantic dapat membantu meningkatkan kecekapan dan ketepatan pembangunan.

Python untuk gelung dengan tamat masa Python untuk gelung dengan tamat masa Jul 12, 2025 am 02:17 AM

Tambah kawalan tamat masa ke Python untuk gelung. 1. Anda boleh merakam masa mula dengan modul masa, dan menilai sama ada ia ditetapkan dalam setiap lelaran dan menggunakan rehat untuk melompat keluar dari gelung; 2. Untuk mengundi tugas kelas, anda boleh menggunakan gelung sementara untuk memadankan penghakiman masa, dan menambah tidur untuk mengelakkan kepenuhan CPU; 3. Kaedah lanjutan boleh mempertimbangkan threading atau isyarat untuk mencapai kawalan yang lebih tepat, tetapi kerumitannya tinggi, dan tidak disyorkan untuk pemula memilih; Ringkasan Mata Utama: Penghakiman masa manual adalah penyelesaian asas, sementara lebih sesuai untuk tugas kelas menunggu masa yang terhad, tidur sangat diperlukan, dan kaedah lanjutan sesuai untuk senario tertentu.

Python untuk gelung di atas tuple Python untuk gelung di atas tuple Jul 13, 2025 am 02:55 AM

Di Python, kaedah melintasi tupel dengan gelung termasuk secara langsung melelehkan unsur -unsur, mendapatkan indeks dan elemen pada masa yang sama, dan memproses tuple bersarang. 1. Gunakan gelung untuk terus mengakses setiap elemen dalam urutan tanpa menguruskan indeks; 2. Gunakan penghitungan () untuk mendapatkan indeks dan nilai pada masa yang sama. Indeks lalai adalah 0, dan parameter permulaan juga boleh ditentukan; 3. Di samping itu, tuple tidak berubah dan kandungan tidak dapat diubah suai dalam gelung. Nilai yang tidak diingini boleh diabaikan oleh \ _. Adalah disyorkan untuk memeriksa sama ada tuple kosong sebelum melintasi untuk mengelakkan kesilapan.

Bagaimana cara menghuraikan fail JSON yang besar di Python? Bagaimana cara menghuraikan fail JSON yang besar di Python? Jul 13, 2025 am 01:46 AM

Bagaimana cara mengendalikan fail JSON yang besar di Python? 1. Gunakan Perpustakaan IJSON untuk mengalir dan mengelakkan limpahan memori melalui parsing item demi item; 2. Jika dalam format Jsonlines, anda boleh membacanya dengan garis dan memprosesnya dengan json.loads (); 3. Atau memecah fail besar ke dalam kepingan kecil dan kemudian memprosesnya secara berasingan. Kaedah ini dengan berkesan menyelesaikan masalah batasan memori dan sesuai untuk senario yang berbeza.

Apakah argumen lalai Python dan isu potensi mereka? Apakah argumen lalai Python dan isu potensi mereka? Jul 12, 2025 am 02:39 AM

Parameter lalai Python dinilai dan nilai tetap apabila fungsi ditakrifkan, yang boleh menyebabkan masalah yang tidak dijangka. Menggunakan objek berubah -ubah seperti senarai sebagai parameter lalai akan mengekalkan pengubahsuaian, dan disyorkan untuk menggunakan tiada sebaliknya; Skop parameter lalai adalah pembolehubah persekitaran apabila ditakrifkan, dan perubahan pembolehubah berikutnya tidak akan menjejaskan nilai mereka; Elakkan bergantung pada parameter lalai untuk menyelamatkan keadaan, dan keadaan enkapsulasi kelas harus digunakan untuk memastikan konsistensi fungsi.

See all articles