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10个Redis使用技巧_数据库

2020-06-17数 据 库ki4网7°c
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sql isnull用法详解_数据库

在sql中可以使用【isnull】将指定的替换值替换为NULL,该函数用于替换一个为NULL的值,其语法是【ISNULL(check_expression,replacement_value)】,其参数一检查是否为NULL。

Redis 在当前的技术社区里是非常热门的。从来自 Antirez 一个小小的个人项目到成为内存数据存储行业的标准,Redis已经走过了很长的一段路。随之而来的一系列最佳实践,使得大多数人可以正确地使用 Redis。

1、停止使用 KEYS *

Okay,以挑战这个命令开始这篇文章,或许并不是一个好的方式,但其确实可能是最重要的一点。很多时候当我们关注一个redis实例的统计数据,我们会快速地输入”KEYS *”命令,这样key的信息会很明显地展示出来。

从程序化的角度出发往往倾向于写出下面这样的伪代码:

for key in'keys *':
  doAllTheThings()  

但是当你有1300万个key时,执行速度将会变慢。因为KEYS命令的时间复杂度是O(n),其中n是要返回的keys的个数,这样这个命令的复杂度就取决于数据库的大小了。并且在这个操作执行期间,其它任何命令在你的实例中都无法执行。

作为一个替代命令,看一下 SCAN 吧,其允许你以一种更友好的方式来执行… SCAN 通过增量迭代的方式来扫描数据库。这一操作基于游标的迭代器来完成的,因此只要你觉得合适,你可以随时停止或继续。

2、找出拖慢 Redis 的罪魁祸首

由于 Redis 没有非常详细的日志,要想知道在 Redis 实例内部都做了些什么是非常困难的。幸运的是 Redis 提供了一个下面这样的命令统计工具:

127.0.0.1:6379> INFO commandstats
# Commandstats
cmdstat_get:calls=78,usec=608,usec_per_call=7.79
cmdstat_setex:calls=5,usec=71,usec_per_call=14.20
cmdstat_keys:calls=2,usec=42,usec_per_call=21.00
cmdstat_info:calls=10,usec=1931,usec_per_call=193.10

通过这个工具可以查看所有命令统计的快照,比如命令执行了多少次,执行命令所耗费的毫秒数(每个命令的总时间和平均时间)

只需要简单地执行 CONFIG RESETSTAT 命令就可以重置,这样你就可以得到一个全新的统计结果。

3、 将 Redis-Benchmark 结果作为参考,而不要一概而论

Redis 之父 Salvatore 就说过:“通过执行GET/SET命令来测试Redis就像在雨天检测法拉利的雨刷清洁镜子的效果”。很多时候人们跑到我这里,他们想知道为什么自己的Redis-Benchmark统计的结果低于最优结果 。但我们必须要把各种不同的真实情况考虑进来.

例如:

  • 可能受到哪些客户端运行环境的限制?

  • 是同一个版本号吗?

  • 测试环境中的表现与应用将要运行的环境是否一致?

Redis-Benchmark的测试结果提供了一个保证你的 Redis-Server 不会运行在非正常状态下的基准点,但是你永远不要把它作为一个真实的“压力测试”。压力测试需要反应出应用的运行方式,并且需要一个尽可能的和生产相似的环境。

4、Hashes 是你的最佳选择

以一种优雅的方式引入 hashes 吧。hashes 将会带给你一种前所未有的体验。之前我曾看到过许多类似于下面这样的key结构:

数据库的常用数据类型有哪些?_数据库

数据库的常用数据类型有:1、整数数据类型;2、浮点数据类型,用于存储十进制小数;3、二进制数据类型;4、逻辑数据类型;5、字符数据类型,用来存储各种字母、数字符号、特殊符号。

foo:first_name
foo:last_name
foo:address

上面的例子中,foo 可能是一个用户的用户名,其中的每一项都是一个单独的 key。这就增加了 犯错的空间,和一些不必要的 key。使用 hash 代替吧,你会惊奇地发现竟然只需要一个 key :

127.0.0.1:6379> HSET foo first_name 'Joe'
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HSET foo last_name 'Engel'
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HSET foo address '1 Fanatical Pl'
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HGETALL foo
1) 'first_name'
2) 'Joe'
3) 'last_name'
4) 'Engel'
5) 'address'
6) '1 Fanatical Pl'
127.0.0.1:6379> HGET foo first_name
'Joe'

5、设置 key 值的存活时间

无论什么时候,只要有可能就利用key超时的优势。一个很好的例子就是储存一些诸如临时认证key之类的东西。当你去查找一个授权key时——以OAUTH为例——通常会得到一个超时时间。

这样在设置key的时候,设成同样的超时时间,Redis就会自动为你清除!而不再需要使用KEYS *来遍历所有的key了,怎么样很方便吧?

6、 选择合适的回收策略

既然谈到了清除key这个话题,那我们就来聊聊回收策略。当 Redis 的实例空间被填满了之后,将会尝试回收一部分key。根据你的使用方式,我强烈建议使用 volatile-lru 策略——前提是你对key已经设置了超时。

但如果你运行的是一些类似于 cache 的东西,并且没有对 key 设置超时机制,可以考虑使用 allkeys-lru 回收机制。

7、如果你的数据很重要,请使用 Try/Except

如果必须确保关键性的数据可以被放入到 Redis 的实例中,我强烈建议将其放入 try/except 块中。几乎所有的Redis客户端采用的都是“发送即忘”策略,因此经常需要考虑一个 key 是否真正被放到 Redis 数据库中了。

至于将 try/expect 放到 Redis 命令中的复杂性并不是本文要讲的,你只需要知道这样做可以确保重要的数据放到该放的地方就可以了。

8、不要耗尽一个实例

无论什么时候,只要有可能就分散多redis实例的工作量。从3.0.0版本开始,Redis就支持集群了。Redis集群允许你基于key范围分离出部分包含主/从模式的key。完整的集群背后的“魔法”可以在这里找到。

但如果你是在找教程,那这里是一个再适合不过的地方了。如果不能选择集群,考虑一下命名空间吧,然后将你的key分散到多个实例之中。

9、内核越多越好吗?!

当然是错的。Redis 是一个单线程进程,即使启用了持久化最多也只会消耗两个内核。除非你计划在一台主机上运行多个实例——希望只会是在开发测试的环境下!——否则的话对于一个 Redis 实例是不需要2个以上内核的。

10、高可用

到目前为止 Redis Sentinel 已经经过了很全面的测试,很多用户已经将其应用到了生产环境中(包括 ObjectRocket )。如果你的应用重度依赖于 Redis ,那就需要想出一个高可用方案来保证其不会掉线。

更多相关知识请关注java基础教程栏目

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mysql索引类型介绍_数据库

mysql索引类型:1、主键类型,关键字不能重复,也不能为null;2、唯一索引,关键字不能重复,同时增加唯一约束;3、普通索引,index()对关键字没有要求;4、全文索引。

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