全内存的redis用习惯了?那能突破内存限制类redis产品ssdb呢?

2023-11-06 05:38

本文主要是介绍全内存的redis用习惯了?那能突破内存限制类redis产品ssdb呢?,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

首先说一下背景,在双十一的时候,我们系统接受X宝的订单推送,原先的实现方式是使用 redis 的 List 作为推送数据的承载,在非大促的场景下,一切运行正常,内存占用大概3-4G,机器是16G内存。由于提前预计不足,在双十一来临的时候,订单瞬时量达到了平时的 10X 倍,内存非常吃紧,情况算是非常紧急了,采取的临时解决方案就是再开一个redis,将程序中的redis地址指向这台新的,重启一下程序,把数据暂时引导过去。

一:分析

redis确实是一个好东西,一个如此强大的内存数据结构服务器,全内存存储,有些场景,恰恰你会死在全内存上,而且相对ssd硬盘来说,内存还是太小了。内存很便宜,但是内存和ssd比起来很贵,况且有些场景你可能根本不需要使用全内存,使用硬盘也许会更能帮助我们节省成本,你可能会说,现在业界标准已经差不多是kafka了,有时候我们还需要redis里面的hash,也就是说我现在需要 kafka + redis 的一个综合体的产品,这就是本篇和大家说到的ssdb,当然ssdb和kafka还是不能相提并论的哈,毕竟我是在选择一个轻量级的解决方案。

二:ssdb说明

ssdb是一个使用 leveldb 做为底层存储的nosql数据库,好处就是可以利用redis中的所有数据结构,而且数据还是基于硬盘的,可以存储的数据比redis大的不要太多,官方文档的说法就是用来替代redis的,而且让你眼前一亮的就是,它对 .net 的支持还是比较友好,一个很不错的解决方案,不过成熟度不如redis,大家前期可以当缓存用用,或者存储一些非关键性数据,节省节省内存空间。目前我在项目中用起来了。

  • 使用hash来存customerID 和customerNick的映射关系。

  • 使用List来承载X宝的订单推送。

三:快速搭建

官方下载:http://ssdb.io, 有一点要注意的就是官方文档明确表示,CentOS7的文件句柄设置问题,建议不要在centos7上进行搭建,具体的说明可以看看这个:http://ssdb.io/docs/zh_cn/config.html ,大家可以用用 centos6.5 或者 ubantu 吧。

1. wget下载和unzip解压。


[root@localhost apps]# wget https://codeload.github.com/ideawu/ssdb/zip/master--2017-12-02 03:02:18-- https://codeload.github.com/ideawu/ssdb/zip/masterResolving codeload.github.com (codeload.github.com)... 192.30.255.120, 192.30.255.121Connecting to codeload.github.com (codeload.github.com)|192.30.255.120|:443... connected.HTTP request sent, awaiting response... 200 OKLength: 1595060 (1.5M) [application/zip]Saving to: ‘master’100%[==================================================================>] 1,595,060 69.3KB/s in 36s2017-12-02 03:02:57 (43.7 KB/s) - ‘master’ saved [1595060/1595060][root@localhost apps]#unzip master[root@localhost apps]# lsmaster ssdb-master

2. 使用make对C++代码进行编译


[root@localhost ssdb-master]# make

3. 编译完之后,一泡尿的功夫,这个ssdb-server可执行文件就出来了。


[root@localhost ssdb-master]# ls
api              ChangeLog  Dockerfile  Makefile   ssdb.conf        tools      version
build_config.mk  data       docs        README.md  ssdb-server      var
build.sh         deps       LICENSE     src        ssdb_slave.conf  var_slave

4. 然后我们把ssdb.conf配置一下

这里面有三个配置要注意下:

  • work_dir:存放data和meta的目录,可以在ssdb-master文件夹下mkdir data文件夹。

  • ip:设为0.0.0.0,让所有的主机都能够连接上来。

  • port 8888 :这个是默认的ssdbserver端口号,大家可以看情况修改。

完整配置如下:


# ssdb-server config
# MUST indent by TAB!# absolute path, or relative to path of this file, directory must exists
work_dir = /usr/apps/ssdb-master/data
pidfile = ./var/ssdb.pidserver:ip: 0.0.0.0port: 8888# bind to public ip#ip: 0.0.0.0# format: allow|deny: all|ip_prefix# multiple allows or denys is supported#deny: all#allow: 127.0.0.1#allow: 192.168# auth password must be at least 32 characters#auth: very-strong-password#readonly: yes# in ms, to log slowlog with WARN level#slowlog_timeout: 5replication:binlog: yes# Limit sync speed to *MB/s, -1: no limitsync_speed: -1slaveof:# to identify a master even if it moved(ip, port changed)# if set to empty or not defined, ip:port will be used.#id: svc_2# sync|mirror, default is sync#type: sync#host: localhost#port: 8889logger:level: debugoutput: log.txtrotate:size: 1000000000leveldb:# in MBcache_size: 500# in MBwrite_buffer_size: 64# in MB/scompaction_speed: 1000# yes|nocompression: yes

5. 启动ssdb-server,指定一下配置文件,采取静默启动


[root@localhost ssdb-master]# ./ssdb-server ./ssdb.conf -d
ssdb-server 1.9.6
Copyright (c) 2012-2015 ssdb.io[root@localhost ssdb-master]# netstat -tlnp
Active Internet connections (only servers)
Proto Recv-Q Send-Q Local Address           Foreign Address         State       PID/Program name
tcp        0      0 192.168.122.1:53        0.0.0.0:*               LISTEN      1869/dnsmasq
tcp        0      0 0.0.0.0:22              0.0.0.0:*               LISTEN      1115/sshd
tcp        0      0 127.0.0.1:631           0.0.0.0:*               LISTEN      1117/cupsd
tcp        0      0 0.0.0.0:8888            0.0.0.0:*               LISTEN      12994/./ssdb-server
tcp        0      0 127.0.0.1:25            0.0.0.0:*               LISTEN      1627/master
tcp6       0      0 :::22                   :::*                    LISTEN      1115/sshd
tcp6       0      0 ::1:631                 :::*                    LISTEN      1117/cupsd
tcp6       0      0 ::1:25                  :::*                    LISTEN      1627/master
[root@localhost ssdb-master]#

可以看到,上面的8888端口已经成功开启,没毛病。

四:使用C#客户端

在 http://ssdb.io/docs/zh_cn/clients.html 上面列出了各个语言的客户端SDK,这里我就选择C#的SDK:https://github.com/ssdb/dotnetssdb。

可以看到,里面没啥东西,就三个破文件,里面并没有实现ssdb应该有的所有功能,所以大家可以根据自己的需要进行封装,连接池啥的都要你自己根据需要实现吧,好了,接下来我用hash简单的测试一下:

class Program{static void Main(string[] args){Client client = new Client("192.168.23.153", 8888);client.hset("customerHash", "customerID", "1000");string val = string.Empty;client.hget("customerHash", "customerID", out val);Debug.WriteLine("customerID= " + val);client.close();}}

好了,本篇先就说到这里,希望对你有帮助。

这篇关于全内存的redis用习惯了?那能突破内存限制类redis产品ssdb呢?的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/354753

相关文章

NameNode内存生产配置

Hadoop2.x 系列,配置 NameNode 内存 NameNode 内存默认 2000m ,如果服务器内存 4G , NameNode 内存可以配置 3g 。在 hadoop-env.sh 文件中配置如下。 HADOOP_NAMENODE_OPTS=-Xmx3072m Hadoop3.x 系列,配置 Nam

零基础学习Redis(10) -- zset类型命令使用

zset是有序集合,内部除了存储元素外,还会存储一个score,存储在zset中的元素会按照score的大小升序排列,不同元素的score可以重复,score相同的元素会按照元素的字典序排列。 1. zset常用命令 1.1 zadd  zadd key [NX | XX] [GT | LT]   [CH] [INCR] score member [score member ...]

黑神话,XSKY 星飞全闪单卷性能突破310万

当下,云计算仍然是企业主要的基础架构,随着关键业务的逐步虚拟化和云化,对于块存储的性能要求也日益提高。企业对于低延迟、高稳定性的存储解决方案的需求日益迫切。为了满足这些日益增长的 IO 密集型应用场景,众多云服务提供商正在不断推陈出新,推出具有更低时延和更高 IOPS 性能的云硬盘产品。 8 月 22 日 2024 DTCC 大会上(第十五届中国数据库技术大会),XSKY星辰天合正式公布了基于星

poj 2135 有流量限制的最小费用最大流

题意: 农场里有n块地,其中约翰的家在1号地,二n号地有个很大的仓库。 农场有M条道路(双向),道路i连接着ai号地和bi号地,长度为ci。 约翰希望按照从家里出发,经过若干块地后到达仓库,然后再返回家中的顺序带朋友参观。 如果要求往返不能经过同一条路两次,求参观路线总长度的最小值。 解析: 如果只考虑去或者回的情况,问题只不过是无向图中两点之间的最短路问题。 但是现在要去要回

poj 3422 有流量限制的最小费用流 反用求最大 + 拆点

题意: 给一个n*n(50 * 50) 的数字迷宫,从左上点开始走,走到右下点。 每次只能往右移一格,或者往下移一格。 每个格子,第一次到达时可以获得格子对应的数字作为奖励,再次到达则没有奖励。 问走k次这个迷宫,最大能获得多少奖励。 解析: 拆点,拿样例来说明: 3 2 1 2 3 0 2 1 1 4 2 3*3的数字迷宫,走两次最大能获得多少奖励。 将每个点拆成两个

poj 2195 bfs+有流量限制的最小费用流

题意: 给一张n * m(100 * 100)的图,图中” . " 代表空地, “ M ” 代表人, “ H ” 代表家。 现在,要你安排每个人从他所在的地方移动到家里,每移动一格的消耗是1,求最小的消耗。 人可以移动到家的那一格但是不进去。 解析: 先用bfs搞出每个M与每个H的距离。 然后就是网络流的建图过程了,先抽象出源点s和汇点t。 令源点与每个人相连,容量为1,费用为

poj 3068 有流量限制的最小费用网络流

题意: m条有向边连接了n个仓库,每条边都有一定费用。 将两种危险品从0运到n-1,除了起点和终点外,危险品不能放在一起,也不能走相同的路径。 求最小的费用是多少。 解析: 抽象出一个源点s一个汇点t,源点与0相连,费用为0,容量为2。 汇点与n - 1相连,费用为0,容量为2。 每条边之间也相连,费用为每条边的费用,容量为1。 建图完毕之后,求一条流量为2的最小费用流就行了

JVM内存调优原则及几种JVM内存调优方法

JVM内存调优原则及几种JVM内存调优方法 1、堆大小设置。 2、回收器选择。   1、在对JVM内存调优的时候不能只看操作系统级别Java进程所占用的内存,这个数值不能准确的反应堆内存的真实占用情况,因为GC过后这个值是不会变化的,因此内存调优的时候要更多地使用JDK提供的内存查看工具,比如JConsole和Java VisualVM。   2、对JVM内存的系统级的调优主要的目的是减少

JVM 常见异常及内存诊断

栈内存溢出 栈内存大小设置:-Xss size 默认除了window以外的所有操作系统默认情况大小为 1MB,window 的默认大小依赖于虚拟机内存。 栈帧过多导致栈内存溢出 下述示例代码,由于递归深度没有限制且没有设置出口,每次方法的调用都会产生一个栈帧导致了创建的栈帧过多,而导致内存溢出(StackOverflowError)。 示例代码: 运行结果: 栈帧过大导致栈内存

Redis中使用布隆过滤器解决缓存穿透问题

一、缓存穿透(失效)问题 缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据,由于缓存中没有命中,会去数据库中查询,而数据库中也没有该数据,并且每次查询都不会命中缓存,从而每次请求都直接打到了数据库上,这会给数据库带来巨大压力。 二、布隆过滤器原理 布隆过滤器(Bloom Filter)是一种空间效率很高的随机数据结构,它利用多个不同的哈希函数将一个元素映射到一个位数组中的多个位置,并将这些位置的值置