Bagaimana untuk mengelakkan limpahan memori Redis?

Limpahan memori Redis boleh dielakkan dengan mengawal jumlah data: menilai keperluan data, pertimbangkan untuk menggunakan penyelesaian storan lain dan menubuhkan strategi fasa keluar. Pengoptimuman Kod: Padam kekunci sementara yang tidak lagi digunakan untuk mengelakkan kebocoran memori. Clustering: Sebarkan data merentasi pelbagai mesin untuk mengurangkan tekanan memori pada mesin yang berdiri sendiri. Pemantauan: Perhatikan penggunaan memori dan segera menemui dan menyelesaikan masalah yang berpotensi.

Limpahan Memori Redis? Ini sakit kepala. Sekurang -kurangnya, ia mempengaruhi prestasi, dan paling teruk, ia secara langsung membawa kepada lumpuh perkhidmatan. Ramai pemaju telah mengalami kesakitan seperti ini. Melihat ingatan dalam kenaikan pemantauan, hati mereka semakin sejuk. Dalam artikel ini, mari kita bercakap tentang bagaimana untuk mengelakkan perkara ini.

Mari kita bincangkan asas -asas terlebih dahulu. Redis pada dasarnya adalah pangkalan data memori, yang meletakkan semua data dalam ingatan. Oleh itu, limpahan memori, untuk meletakkannya secara terang -terangan, Redis tidak dapat memasang data yang anda sumbung. Ia seperti peti sejuk anda, dengan kapasiti yang begitu besar. Sekiranya anda melakukan sesuatu di dalamnya dan meletup, ia secara semulajadi akan melimpah.

Selepas memahami ini, penyelesaiannya akan muncul: sama ada mengawal apa yang disumbat, atau berubah menjadi peti sejuk yang lebih besar. Mari kita lihat satu demi satu.

Mengawal jumlah data

Terdapat banyak kaedah dalam hal ini. Perkara yang paling langsung tentu saja mengawal skala data. Anda perlu menilai dengan teliti aplikasi anda, data yang mesti diletakkan di Redis, dan yang boleh dipertimbangkan menggunakan penyelesaian storan lain, seperti MySQL, atau sistem fail yang diedarkan. Jangan memasukkan semua data ke dalam Redis, ia tidak mahkota.

Sebagai contoh, beberapa log sejarah, atau data yang tidak sering diakses, tidak perlu meletakkannya di Redis untuk menduduki ingatan yang berharga. Anda mungkin mempertimbangkan menggunakan penyelesaian storan yang lebih murah, seperti fail log pada cakera.

Di samping itu, strategi penghapusan data juga penting. Redis menyediakan pelbagai strategi penghapusan, seperti pilihan maxmemory-policy , di mana anda boleh memilih strategi yang sesuai mengikut keperluan anda, seperti LRU (paling tidak baru-baru ini digunakan) atau LFU (paling tidak sering digunakan). Jika anda memilih strategi yang betul, anda boleh mengawal penggunaan memori dengan berkesan.

Berikut adalah tip, tetapkan parameter maxmemory dan tetapkan had memori untuk Redis. Sebaik sahaja had ini melebihi, REDIS akan memadamkan beberapa data secara automatik berdasarkan strategi penghapusan yang anda pilih untuk mengelakkan limpahan memori. Tetapi jangan gembira terlalu awal. Parameter ini tidak ditetapkan dengan baik, yang juga boleh menyebabkan kehilangan data dan anda perlu memilih dengan teliti.

Pengoptimuman kod

Banyak kali, limpahan memori bukan kerana jumlah data itu sendiri terlalu besar, tetapi kerana kod anda tidak ditulis dengan baik, menyebabkan Redis disumbat dengan data yang tidak perlu. Ia seperti peti sejuk anda penuh dengan makanan yang tamat tempoh, yang bukan sahaja mengambil ruang, tetapi juga mempengaruhi penggunaan.

Sebagai contoh, anda mungkin telah membuat sejumlah besar kunci sementara dalam kod anda. Jika anda lupa untuk memadamkannya selepas menggunakannya, kunci ini akan sentiasa memori. Oleh itu, sangat penting untuk membangunkan tabiat pengaturcaraan yang baik. Anda mesti memadamnya dalam masa selepas menggunakan kunci. Redis's DEL Command melakukan ini.

Berikut adalah contoh python yang menunjukkan cara menggunakan redis dengan anggun dan elakkan kebocoran ingatan:

 <code class="python">import redis r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0) # ... your code ... # 使用完毕后，及时删除key key_to_delete = "my_key" r.delete(key_to_delete) # 使用with语句，确保连接被正确关闭with redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0) as r: # ... your code using Redis ...</code>

Clustering

Jika jumlah data anda terlalu besar, walaupun anda melakukan pelbagai pengoptimuman, limpahan memori tidak dapat dielakkan, maka pertimbangkan clustering. Menggunakan REDI ke dalam kelompok boleh mengedarkan data pada pelbagai mesin, dengan berkesan mengurangkan tekanan memori pada mesin yang berdiri sendiri. Ia seperti anda membungkus barangan di dalam peti sejuk ke dalam peti sejuk berganda, dan setiap peti sejuk kurang dibebani.

Walaupun clustering dapat menyelesaikan masalah ini, ia juga meningkatkan kerumitan sistem dan memerlukan lebih banyak operasi operasi dan penyelenggaraan. Jadi, melainkan jika anda benar -benar memerlukannya, tidak perlu mendapatkan kluster dari awal.

Akhirnya, pemantauan adalah kunci. Anda perlu memberi perhatian kepada penggunaan memori Redis dan menemui masalah yang berpotensi tepat pada masanya. Redis menyediakan banyak alat pemantauan yang boleh anda gunakan untuk memantau penggunaan memori dan mengambil langkah tepat pada masanya. Jangan tunggu sehingga memori melimpah untuk mencari masalah, ia akan terlambat. Ingat, pencegahan lebih baik daripada rawatan.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk mengelakkan limpahan memori Redis?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!