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nosql之redis简单安装与使用

发布时间:2020-04-04 00:49:26 来源:网络 阅读:417 作者:落轩易离落 栏目:关系型数据库

redis基础应用场景:

    web间session共享,即多个war工程共享一个session

    分布式缓存,因为redis为键值对存储,提供了丰富的adapter可以支持C、.net、java客户端,因此平台间进行数据交换起到了作用

    因此它可以用作大型系统的分布式缓存,并且其setnx的锁常用于秒杀,抢红包这种电商活动场景中

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

redis编译安装

    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:以后台daemon方式运行

logfile /usr/local/redis/var/redis.log:将日志放在刚刚创建的var目录下

dir "/usr/local/redis/data":数据目录存放的位置

save 900 1

#save 300 10

#save 60 10000

#redis以每900秒写一次、300秒写10次,60秒内写1万次这样的策略把缓存放入一个叫.rdb的磁盘文件中

#如果按照默认的话,此三个策略会轮流起效,在大并发环境中,

#这样的写策略将会对我们的性能造成巨大的影响,因此我们这边只保留900秒写1次这条策略

appendonly no:关闭了Redis的AOF功能。


vim /etc/profile.d/redis.sh

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

. /etc/profile.d/redis.sh


将redis.conf cp到/usr/local/redis/etc目录下

启动redis服务

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


登录客户端:

redis-cli命令

redis-cli -p port -h ip

redis-cli -p 6379 -h 127.0.0.1


关闭redis服务命令:

redis-cli shutdown(-p 也可以指定端口)


观察日志发现错误如下:

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参数说明:http://skly-java.iteye.com/blog/2167400

    可选值:0、1、2。

    0, 表示内核将检查是否有足够的可用内存供应用进程使用;如果有足够的可用内存,内存申请允许;否则,内存申请失败,并把错误返回给应用进程。

    1, 表示内核允许分配所有的物理内存,而不管当前的内存状态如何。

    2, 表示内核允许分配超过所有物理内存和交换空间总和的内存


note:注意:redis在dump数据的时候,会fork出一个子进程,理论上child进程所占用的内存和parent是一样的,比如parent占用 的内存为8G,

这个时候也要同样分配8G的内存给child,如果内存无法负担,往往会造成redis服务器的down机或者IO负载过高,效率下降。

所以这里比较优化的内存分配策略应该设置为 1(表示内核允许分配所有的物理内存,而不管当前的内存状态如何)。


向AI问一下细节

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