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

Jadual Kandungan
Gunakan struktur data yang cekap
Memampatkan data sebelum menyimpan
Tetapkan masa tamat tempoh dengan bijak
Elakkan kunci berlebihan atau tidak perlu
Rumah pangkalan data Redis Apakah beberapa strategi untuk mengurangkan penggunaan memori Redis?

Apakah beberapa strategi untuk mengurangkan penggunaan memori Redis?

Jul 14, 2025 am 12:20 AM
redis Pengoptimuman memori

Untuk mengurangkan penggunaan memori REDIS, adalah perlu untuk mengoptimumkan struktur data, memampatkan data, menetapkan masa tamat tempoh yang munasabah, dan elakkan kunci yang berlebihan. Pertama, menggunakan struktur data yang cekap seperti hash, ziplist dan intset dapat menjimatkan ruang; kedua, memampatkan rentetan besar atau data JSON sebelum penyimpanan untuk mengurangkan jumlah; ketiga, menetapkan masa tamat tempoh yang sesuai untuk kunci dan membolehkan strategi penghapusan; Keempat, elakkan kunci pendua atau tidak perlu dan periksa kekunci besar secara teratur. Kaedah ini dapat mengurangkan penggunaan memori dengan berkesan.

Apakah beberapa strategi untuk mengurangkan penggunaan memori Redis?

Mengurangkan penggunaan memori Redis adalah kebimbangan yang sama, terutamanya apabila berurusan dengan dataset besar atau kekangan sumber yang ketat. Kuncinya terletak pada mengoptimumkan struktur data, memanfaatkan ciri -ciri REDIS dengan bijak, dan menyedari bagaimana data disimpan dan diakses.


Gunakan struktur data yang cekap

Redis menawarkan beberapa jenis data, tetapi tidak semua sama-sama memori efisien. Contohnya:

  • Hash sangat bagus untuk menyimpan objek. Jika anda menyimpan profil pengguna, menggunakan hash setiap pengguna dan bukannya kekunci rentetan boleh menjimatkan banyak ruang.
  • Senarai yang disokong oleh ziplist dan hash menggunakan memori yang kurang daripada rakan-rakan standard mereka, walaupun mereka mungkin lebih perlahan untuk set yang sangat besar.
  • Intset adalah sangat cekap untuk set bilangan bulat kecil - lebih banyak daripada set biasa.

Petua Pro: Anda boleh mengawal apabila redis beralih dari struktur yang dioptimumkan (seperti ziplist) kepada standard yang menggunakan arahan konfigurasi seperti hash-max-ziplist-entries dan set-max-intset-entries .


Memampatkan data sebelum menyimpan

Jika anda menyimpan rentetan besar atau gumpalan JSON, pertimbangkan untuk memampatkannya sebelum menyimpan ke Redis. Gzip atau Snappy berfungsi dengan baik untuk ini. Ingatlah untuk mengulangi dalam perjalanan keluar.

  • Ini menambah sedikit overhead CPU, tetapi ia dapat mengurangkan penggunaan memori dengan ketara.
  • Berhati-hati dengan mampatan jika anda menggunakan REDIS untuk operasi ultra-rendah-lateency.

Sebagai contoh, objek 1KB JSON mungkin memampatkan hingga 200-300 bait, yang penting jika anda mempunyai berjuta -juta penyertaan tersebut.


Tetapkan masa tamat tempoh dengan bijak

Sebilangan kejutan contoh Redis tumbuh tidak perlu kerana kunci tidak luput. Sekiranya data anda mempunyai jangka hayat:

  • Gunakan EXPIRE atau PEXPIRE untuk menghapuskan kekunci yang ketinggalan zaman secara automatik.
  • Pertimbangkan menggunakan dasar bukti Redis (seperti allkeys-lru atau volatile-lfu ) jika anda mengharapkan kehabisan ingatan.

Tetapan pengusiran amat berguna dalam senario cache di mana data basi tidak kritikal.


Elakkan kunci berlebihan atau tidak perlu

Kadang -kadang kembung ingatan datang dari duplikasi atau reka bentuk skema yang lemah.

  • Jangan menyimpan data yang sama dalam pelbagai format kecuali perlu.
  • Menormalkan di mana mungkin. Sebagai contoh, bukannya menduplikasi nama pengguna di seluruh kekunci yang berbeza, ID pengguna rujukan dan mencari nama di tempat lain.

Juga, mengimbas secara berkala untuk kekunci besar menggunakan alat seperti redis-cli --bigkeys , yang membantu mengenal pasti babi memori.


Ada perkara lain yang boleh anda lakukan juga - seperti beralih ke Redisjson jika anda menyimpan banyak JSON, atau menggunakan modul Redis yang menawarkan mampatan khusus - tetapi strategi di atas biasanya mendapat kebanyakan orang cukup jauh. Ia bukan sains roket, tetapi ia memerlukan perhatian kepada bagaimana dan apa yang anda simpan.

Atas ialah kandungan terperinci Apakah beberapa strategi untuk mengurangkan penggunaan memori Redis?. 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)

Topik panas

Tutorial PHP
1502
276
Redis: perbandingan dengan pelayan pangkalan data tradisional Redis: perbandingan dengan pelayan pangkalan data tradisional May 07, 2025 am 12:09 AM

Redis lebih tinggi daripada pangkalan data tradisional dalam senario latency yang tinggi dan rendah, tetapi tidak sesuai untuk pertanyaan kompleks dan pemprosesan transaksi. 1.Redis menggunakan penyimpanan memori, bacaan cepat dan tulis kelajuan, sesuai untuk kesesuaian tinggi dan keperluan latensi yang rendah. 2. Pangkalan data tradisional didasarkan pada cakera, sokongan pertanyaan kompleks dan pemprosesan transaksi, dan mempunyai konsistensi dan ketekunan data yang kuat. 3. Redis sesuai sebagai suplemen atau pengganti pangkalan data tradisional, tetapi ia perlu dipilih mengikut keperluan perniagaan tertentu.

Bagaimana untuk mengehadkan sumber pengguna di Linux? Bagaimana cara mengkonfigurasi ULIMIT? Bagaimana untuk mengehadkan sumber pengguna di Linux? Bagaimana cara mengkonfigurasi ULIMIT? May 29, 2025 pm 11:09 PM

Sistem Linux mengehadkan sumber pengguna melalui perintah ULIMIT untuk mengelakkan penggunaan sumber yang berlebihan. 1.Ulimit adalah arahan shell terbina dalam yang boleh mengehadkan bilangan deskriptor fail (-N), saiz memori (-V), kiraan thread (-u), dan lain-lain, yang dibahagikan kepada had lembut (nilai berkesan semasa) dan had keras (had atas maksimum). 2. Gunakan perintah ULIMIT secara langsung untuk pengubahsuaian sementara, seperti ULIMIT-N2048, tetapi hanya sah untuk sesi semasa. 3. Untuk kesan tetap, anda perlu mengubah suai /etc/security/limits.conf dan fail konfigurasi PAM, dan tambah sessionrequiredpam_limits.so. 4. Perkhidmatan SystemD perlu menetapkan LIM dalam fail unit

Adakah Redis terutamanya pangkalan data? Adakah Redis terutamanya pangkalan data? May 05, 2025 am 12:07 AM

Redis terutamanya pangkalan data, tetapi ia lebih daripada sekadar pangkalan data. 1. Sebagai pangkalan data, Redis menyokong kegigihan dan sesuai untuk keperluan berprestasi tinggi. 2. Sebagai cache, Redis meningkatkan kelajuan tindak balas aplikasi. 3. Sebagai broker mesej, REDIS menyokong mod penerbitan-langganan, sesuai untuk komunikasi masa nyata.

Redis: Beyond SQL - Perspektif NoSQL Redis: Beyond SQL - Perspektif NoSQL May 08, 2025 am 12:25 AM

Redis melampaui pangkalan data SQL kerana prestasi dan fleksibiliti yang tinggi. 1) Redis mencapai bacaan dan tulis kelajuan yang sangat cepat melalui penyimpanan memori. 2) Ia menyokong pelbagai struktur data, seperti senarai dan koleksi, sesuai untuk pemprosesan data yang kompleks. 3) Model tunggal-threaded memudahkan pembangunan, tetapi konkurensi tinggi mungkin menjadi kesesakan.

Cara Mengatasi Memori Tidak Cukup Apabila Memulakan Perkhidmatan Apache Cara Mengatasi Memori Tidak Cukup Apabila Memulakan Perkhidmatan Apache May 16, 2025 pm 10:15 PM

Perkhidmatan Apache memori yang tidak mencukupi dapat diselesaikan dengan menyesuaikan konfigurasi MPM dan mengoptimumkan sumber sistem. 1. Semak konfigurasi semasa, 2. Laraskan tetapan MPM mengikut keperluan perniagaan, 3. Memantau penggunaan memori, 4. Mengoptimumkan pemuatan modul, 5. Sering menyesuaikan konfigurasi untuk memenuhi keperluan.

Langkah dan Contoh untuk Membangun Laman Web PHP Dinamik Dengan PHPStudy Langkah dan Contoh untuk Membangun Laman Web PHP Dinamik Dengan PHPStudy May 16, 2025 pm 07:54 PM

Langkah -langkah untuk membina laman web PHP yang dinamik menggunakan PHPStudy termasuk: 1. Pasang PHPStudy dan mulakan perkhidmatan; 2. Konfigurasi Direktori Root Laman Web dan Sambungan Pangkalan Data; 3. Tulis skrip PHP untuk menghasilkan kandungan dinamik; 4. Debug dan mengoptimumkan prestasi laman web. Melalui langkah -langkah ini, anda boleh membina laman web PHP dinamik yang berfungsi sepenuhnya dari awal.

Redis: Membentangkan tujuan dan aplikasi utama Redis: Membentangkan tujuan dan aplikasi utama May 03, 2025 am 12:11 AM

Redisisanopen-Source, In-MenoryDataStructureStoreusedasadatabase, Cache, andMessageBroker, ExcellingInspeedandversatility.Iswidelyededforcaching, Real-Timeanalytics, sessionManagement, danSleaderboardsDuetoitssupportorvariousdatastructures

Dasar cache halaman laravel Dasar cache halaman laravel May 29, 2025 pm 09:15 PM

Strategi caching halaman Laravel dapat meningkatkan prestasi laman web dengan ketara. 1) Gunakan fungsi pembantu cache untuk melaksanakan caching halaman, seperti kaedah cache :: ingat. 2) Pilih backend cache yang sesuai, seperti Redis. 3) Perhatikan isu konsistensi data, dan anda boleh menggunakan cache halus atau pendengar acara untuk membersihkan cache. 4) Pengoptimuman selanjutnya digabungkan dengan cache penghalaan, lihat cache dan tag cache. Dengan menggunakan strategi ini secara rasional, prestasi laman web dapat diperbaiki dengan berkesan.

See all articles