| TSXETG100 |
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價格： 元(人民幣) | 產地：TSXETG100 |
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廈門光沃自動化設備有限公司
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TSXETG100 在這方面，我給你總結了 13 條建議：1） 避免存儲 bigkey 存儲 bigkey 除了前面講到的使用過多內存之外，對 Redis 性能也會有很大影響。 由于 Redis 處理請求是單線程的，當你的應用在寫入一個 bigkey 時，更多時間將消耗在「內存分配」上，這時操作延遲就會增加。同樣地，刪除一個 bigkey 在「釋放內存」時，也會發生耗時。 而且，當你在讀取這個 bigkey 時，也會在「網絡數據傳輸」上花費更多時間，此時后面待執行的請求就會發生排隊，Redis 性能下降。
所以，你的業務應用盡量不要存儲 bigkey，避免操作延遲發生。 如果你確實有存儲 bigkey 的需求，你可以把 bigkey 拆分為多個小 key 存儲。 2） 開啟 lazy-free 機制 如果你無法避免存儲 bigkey，那么我建議你開啟 Redis 的 lazy-free 機制。（4.0+版本支持） 當開啟這個機制后，Redis 在刪除一個 bigkey 時，釋放內存的耗時操作，將會放到后臺線程中去執行，這樣可以在程度上，避免對主線程的影響。
3） 不使用復雜度過高的命令 Redis 是單線程模型處理請求，除了操作 bigkey 會導致后面請求發生排隊之外，在執行復雜度過高的命令時，也會發生這種情況。 因為執行復雜度過高的命令，會消耗更多的 CPU 資源，主線程中的其它請求只能等待，這時也會發生排隊延遲。 所以，你需要避免執行例如 SORT、SINTER、SINTERSTORE、ZUNIONSTORE、ZINTERSTORE 等聚合類命令。 對于這種聚合類操作，我建議你把它放到客戶端來執行，不要讓 Redis 承擔太多的計算工作。 4） 執行 O（N） 命令時，關注 N 的大小 規避使用復雜度過高的命令，就可以高枕無憂了么？ 是否定的。 當你在執行 O（N） 命令時，同樣需要注意 N 的大小。 如果一次性查詢過多的數據，也會在網絡傳輸過程中耗時過長，操作延遲變大。 所以，對于容器類型（List/Hash/Set/ZSet），在元素數量未知的情況下，一定不要無腦執行 LRANGE key 0 -1 / HGETALL / SMEMBERS / ZRANGE key 0 -1。 在查詢數據時，你要遵循以下原則： 先查詢數據元素的數量（LLEN/HLEN/SCARD/ZCARD） 元素數量較少，可一次性查詢全量數據 元素數量非常多，分批查詢數據（LRANGE/HASCAN/SSCAN/ZSCAN） 5） 關注 DEL 時間復雜度 你沒看錯，在刪除一個 key 時，如果姿勢不對，也有可能影響到 Redis 性能。 刪除一個 key，我們通常使用的是 DEL 命令，回想一下，你覺得 DEL 的時間復雜度是多少？
TSXETG100 A16B-2203-0630/05B A16B-2203-0671/06A A16B-2203-0671/05A
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