redis 性能管理

本文涉及的产品
云数据库 Tair(兼容Redis),内存型 2GB
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
简介: redis 性能管理

一、查看 redis 内存使用

info memory

1, 进入 redis 查看

2, redis 外查看

二    内存碎片率

1,used_memory_rss

表示该进程所占物理内存的大小,即为操作系统分配给 Redis 实例的内存大小。

2,used_memory

Redis 使用的内存总量值

3,内存碎片率

操作系统分配的内存值 used_memory_rss 除以 Redis 使用的内存总量值 used_memory 计算得出。

4,内存碎片原因

除了用户定义的数据和内部开销以外,used_memory_rss 指标还包含了内存碎片的开销, 内存碎片是由操作系统低效的分配/回收物理内存导致的(不连续的物理内存分配)。

举例来说:Redis 需要分配连续内存块来存储 1G 的数据集。如果物理内存上没有超过 1G 的连续内存块, 那操作系统就不得不使用多个不连续的小内存块来分配并存储这 1G 数据,该操作就会导致内存碎片的产生。

5,内存碎片率 数值含义

#跟踪内存碎片率对理解Redis实例的资源性能是非常重要的:

●内存碎片率稍大于1是合理的,这个值表示内存碎片率比较低,也说明 Redis 没有发生内存交换。

●内存碎片率超过1.5,说明Redis消耗了实际需要物理内存的150%,其中50%是内存碎片率。需要在redis-cli工具上输入shutdown save 命令,让 Redis 数据库执行保存操作并关闭 Redis 服务,再重启服务器。

●内存碎片率低于1的,说明Redis内存分配超出了物理内存,操作系统正在进行内存交换。需要增加可用物理内存或减少 Redis 内存占用。

三   内存使用率

1,swap 空间

redis实例的内存使用率超过可用最大内存,操作系统将开始进行内存与swap空间交换。

2,避免内存交换发生的方法

2.1针对缓存数据大小选择安装 Redis 实例

2.2尽可能的使用Hash数据结构存储

2.3设置key的过期时间

四     Hash 数据类型

hash用于存储对象。可以采用这样的命名方式:对象类别和ID构成键名,使用字段表示对象的属性,而字段值则存储属性值。

如:存储ID为2的汽车对象。

如果Hash中包含很少的字段,那么该类型的数据也将仅占用很少的磁盘空间。每一个Hash可以存储4294967295个键值对。

1,HSET/HGET/HDEL/HEXISTS/HLEN/HSETNX

redis 127.0.0.1:6379> hset myhash field1 "zhang"
#给键值为myhash的键设置字段为field1,值为zhang。
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> hget myhash field1
#获取键值为myhash,字段为field1的值。
"zhang"
redis 127.0.0.1:6379> hget myhash field2
#myhash键中不存在field2字段,因此返回nil。
(nil)
redis 127.0.0.1:6379> hset myhash field2 "san"
#给myhash添加一个新的字段field2,其值为san。
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> hlen myhash#hlen命令获取myhash键的字段数量。
(integer) 2
redis 127.0.0.1:6379> hexists myhash field1
#判断myhash键中是否存在字段名为field1的字段,由于存在,返回值为1。
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> hdel myhash field1
#删除myhash键中字段名为field1的字段,删除成功返回1。
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> hdel myhash field1
#再次删除myhash键中字段名为field1的字段,由于上一条命令已经将其删除,因为没有删除,返回0。
(integer) 0
redis 127.0.0.1:6379> hexists myhash field1
#判断myhash键中是否存在field1字段,由于上一条命令已经将其删除,因为返回0。
(integer) 0
redis 127.0.0.1:6379> hsetnx myhash field1 zhang
#通过hsetnx命令给myhash添加新字段field1,其值为zhang,因为该字段已经被删除,所以该命令添加成功并返回1。
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> hsetnx myhash field1 zhang
#由于myhash的field1字段已经通过上一条命令添加成功,因为本条命令不做任何操作后返回0。
(integer) 0

2, HINCRBY

redis 127.0.0.1:6379> del myhash
#删除该键,便于后面示例的测试。
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> hset myhash field 5
#准备测试数据,该myhash的field字段设定值5。
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> hincrby myhash field 1
#hincrby命令给myhash的field字段的值加1,返回加后的结果。
(integer) 6
redis 127.0.0.1:6379> hincrby myhash field -1
#hincrby命令给myhash的field字段的值加-1,返回加后的结果。
(integer) 5
redis 127.0.0.1:6379> hincrby myhash field -10
#hincrby命令给myhash的field字段的值加-10,返回加后的结果。
(integer) -5  

3,HGETALL/HKEYS/HVALS/HMGET/HMSET

redis 127.0.0.1:6379> del myhash
#删除该键,便于后面示例测试。
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> hmset myhash field1 "hello" field2 "world"
#hmset命令为该键myhash,一次性设置多个字段,分别是field1="hello", field2="world"。
OK
redis 127.0.0.1:6379> hmget myhash field1 field2 field3
#hmget命令获取myhash键的多个字段,其中field3并不存在,因为在返回结果中与该字段对应的值为nil。
1) "hello"
2) "world"
3) (nil)
redis 127.0.0.1:6379> hgetall myhash
#hgetall命令返回myhash键的所有字段及其值,从结果中可以看出,他们是逐对列出的。
1) "field1"
2) "hello"
3) "field2"
4) "world"
redis 127.0.0.1:6379> hkeys myhash
#hkeys命令仅获取myhash键中所有字段的名字。
1) "field1"
2) "field2"
redis 127.0.0.1:6379> hvals myhash
#hvals命令仅获取myhash键中所有字段的值。
1) "hello"
2) "world" 

4,设置 key 的过期时间 – SETEX

redis 127.0.0.1:6379> setex mykey 15 "hello"
#设置指定Key的过期时间为15秒。
OK    
redis 127.0.0.1:6379> ttl mykey
#通过ttl命令查看一下指定Key的剩余存活时间(秒数),-2表示已经过期,-1表示永不过期。
(integer) 4
redis 127.0.0.1:6379> get mykey
#在该键的存活期内我们仍然可以获取到它的Value。
"hello"
redis 127.0.0.1:6379> ttl mykey
#该ttl命令的返回值显示,该Key已经过期。
(integer) -2
redis 127.0.0.1:6379> get mykey
#获取已过期的Key将返回nil。
(nil)

四   内回收key

内存清理策略,保证合理分配redis有限的内存资源。当达到设置的最大阀值时,需选择一种key的回收策略,默认情况下回收策略是禁止删除的。

配置文件中修改maxmemory-policy属性值:

[root@localhost ~]# vim /etc/redis/6379.conf

##598行,取消注释,并指定回收策略
maxmemory-policy noeviction

常用的回收策略 说明
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(移除最近最少使用的key,针对设置了TTL的key)
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(移除最近过期的key)
volatile-random 从已设置过期时间的数据集合中随机挑选数据淘汰(在设置了TTL的key里随机移除)
allkeys-lru 使用LRU算法从所有数据集合中淘汰数据(移除最少使用的key,针对所有的key)
allkeys-random 从数据集合中任意选择数据淘汰(随机移除key)
noenviction 禁止淘汰数据(不删除直到写满时报错)
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