怎么解决redis数据过多内存过大问题
怎么解决redis数据过多内存过大问题?针对这个问题,这篇文章给出了相对应的分析和解答,希望能帮助更多想解决这个问题的朋友找到更加简单易行的办法。
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redis这个内存数据库,它的高性能、稳定性都是不用怀疑的,但我们塞进redis的数据过多,内存过大,那如果出问题,那它可能会带给我们的就是灾难性。
这几年的线上业务表明,redis这个内存数据库,它的高性能、稳定性都是不用怀疑的,但我们塞进redis的数据过多,内存过大,那如果出问题,那它可能会带给我们的就是灾难性(我想很多公司都遇到过) 这里列举一下,我们遇到的一些问题:
主库宕机
先来看一下主库宕机容灾过程,如下图:
在主库宕机的时候,我们最常见的容灾策略为“切主”。具体为从该集群剩余从库中选出一个从库并将其升级为主库,该从库升级为主库后再将剩余从库挂载至其下成为其从库,最终恢复整个主从集群结构。
以上是一个完整的容灾过程,而代价最大的过程为从库的重新挂载,而非主库的切换。
解决办法
解决办法当然就是极力减少内存的使用了,一般情况下,我们都是这么做的:
1 设置过期时间
对具有时效性的key设置过期时间,通过redis自身的过期key清理策略来降低过期key对于内存的占用,同时也能够减少业务的麻烦,不需要定期清理了
2 不存放垃圾到redis中
这简直就是废话,但是,有跟我们同病相怜的人么?
3 及时清理无用数据
例如一个redis承载了3个业务的数据,一段时间后有2个业务下线了,那你就把这两个业务的相关数据清理了呗
4 尽量对数据进行压缩
例如一些长文本形式的数据,压缩能够大幅度降低内存占用
5 关注内存增长并定位大容量key
不管是DBA还是开发人员,你用redis,你就必须关注内存,否则,你其实就是不称职的,这里可以分析redis实例中哪些key比较大从而帮助业务快速定位异常key(非预期增长的key,往往是问题之源)
6 pika
如果实在不想搞的那么累,那就把业务迁移到新开源的pika上面,这样就不用太关注内存了,redis内存太大引发的问题,那也都不是问题了。
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