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nosql之redis簡單安裝與使用

發布時間:2020-04-04 00:49:26 來源:網絡 閱讀:418 作者:落軒易離落 欄目:關系型數據庫

redis基礎應用場景:

    web間session共享,即多個war工程共享一個session

    分布式緩存,因為redis為鍵值對存儲,提供了豐富的adapter可以支持C、.net、java客戶端,因此平臺間進行數據交換起到了作用

    因此它可以用作大型系統的分布式緩存,并且其setnx的鎖常用于秒殺,搶紅包這種電商活動場景中

下載:redis:http://download.redis.io/releases/

redis編譯安裝

    tar xf redis-3.0.7.tar.gz

    cd redis-3.0.7

    make

    make PREFIX=/usr/local/redis install

mkdir -p /usr/local/redis/{data,etc,var}

修改配置文件:

daemonize yes:以后臺daemon方式運行

logfile /usr/local/redis/var/redis.log:將日志放在剛剛創建的var目錄下

dir "/usr/local/redis/data":數據目錄存放的位置

save 900 1

#save 300 10

#save 60 10000

#redis以每900秒寫一次、300秒寫10次,60秒內寫1萬次這樣的策略把緩存放入一個叫.rdb的磁盤文件中

#如果按照默認的話,此三個策略會輪流起效,在大并發環境中,

#這樣的寫策略將會對我們的性能造成巨大的影響,因此我們這邊只保留900秒寫1次這條策略

appendonly no:關閉了Redis的AOF功能。


vim /etc/profile.d/redis.sh

export PATH=$PATH:/usr/locl/redis/bin

. /etc/profile.d/redis.sh


將redis.conf cp到/usr/local/redis/etc目錄下

啟動redis服務

redis-server /usr/local/redis/etc/redis.conf


登錄客戶端:

redis-cli命令

redis-cli -p port -h ip

redis-cli -p 6379 -h 127.0.0.1


關閉redis服務命令:

redis-cli shutdown(-p 也可以指定端口)


觀察日志發現錯誤如下:

WARNING: The TCP backlog setting of 511 cannot be enforced because /proc/sys/net/core/somaxconn is set to the lower value of 128.

WARNING overcommit_memory is set to 0! Background save may fail under low memory condition. To fix this issue add 'vm.overcommit_memory = 1'

 to /etc/sysctl.conf and then reboot or run the command 'sysctl vm.overcommit_memory=1' for this to take effect.

     1、echo 511 > /proc/sys/net/core/somaxconn

     或者sysctl -w /proc/sys/net/core/somaxconn=511

     2、echo 1 > /proc/sys/vm.overcommit_memory

     sysctl -p


overcommit_memory參數說明:http://skly-java.iteye.com/blog/2167400

    可選值:0、1、2。

    0, 表示內核將檢查是否有足夠的可用內存供應用進程使用;如果有足夠的可用內存,內存申請允許;否則,內存申請失敗,并把錯誤返回給應用進程。

    1, 表示內核允許分配所有的物理內存,而不管當前的內存狀態如何。

    2, 表示內核允許分配超過所有物理內存和交換空間總和的內存


note:注意:redis在dump數據的時候,會fork出一個子進程,理論上child進程所占用的內存和parent是一樣的,比如parent占用 的內存為8G,

這個時候也要同樣分配8G的內存給child,如果內存無法負擔,往往會造成redis服務器的down機或者IO負載過高,效率下降。

所以這里比較優化的內存分配策略應該設置為 1(表示內核允許分配所有的物理內存,而不管當前的內存狀態如何)。


向AI問一下細節

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