Comment Redis détermine les données chaudes

Redis utilise des journaux de requêtes lents, un échantillonnage de mémoire, des modules et des outils tiers pour déterminer les données chaudes. Une fois les données des points chauds identifiées, des mesures peuvent être prises pour atténuer leur impact, comme l'utilisation de la mise en cache, le partage des données et l'optimisation des structures de données.

Comment Redis détermine les données chaudes

Les données chaudes dans Redis font référence aux données fréquemment lues ou écrites, ce qui affectera les performances de Redis. Afin d'évaluer avec précision les données chaudes, Redis propose les méthodes suivantes :

1. Journal des requêtes lentes

Redis fournit une fonction de journal des requêtes lentes, qui peut enregistrer les requêtes dont le temps d'exécution dépasse un seuil spécifié (généralement 1 milliseconde). En analysant les journaux de requêtes lentes, nous pouvons découvrir des requêtes chaudes qui sont fréquemment exécutées.

2. Échantillonnage de la mémoire

La commande INFO de Redis fournit la section « Histogramme de la mémoire utilisée », qui contient des informations sur l'utilisation de la mémoire. Vous pouvez identifier les données chaudes potentielles en analysant cette section pour voir quelles paires clé-valeur occupent le plus de mémoire.

3. Module Redis

Redis fournit plusieurs modules tiers spécifiquement pour identifier les données chaudes, tels que :

• redis-hotkey : Un module qui surveille la fréquence d'accès des paires clé-valeur et identifie les données chaudes. données.
• redis-topkey : Un module qui suit les paires clé-valeur les plus visitées dans une plage de temps spécifiée.

4. Utiliser des outils

En plus d'utiliser les outils fournis par Redis lui-même, vous pouvez également utiliser des outils tiers pour déterminer les données chaudes, tels que :

• RedisInsight : Un outil de gestion graphique qui fournit des informations sur les performances de Redis et des informations sur la situation des données, y compris l'identification des données chaudes.
• RedisGears : Un framework open source qui ajoute des fonctionnalités supplémentaires à Redis, notamment l'analyse des données de points d'accès.

Quelle est la prochaine étape après l'identification des données de hotspot

Une fois les données de hotspot identifiées, des mesures peuvent être prises pour atténuer leur impact sur les performances de Redis :

• Utiliser la mise en cache : Créer un cache local pour les données de hotspot, pour réduisez les demandes de lecture vers Redis.
• Adoptez le partage de données : Partagez les données de points d'accès dans plusieurs instances Redis pour répartir la charge.
• Optimisez les structures de données : Utilisez des structures de données économisant la mémoire telles que HyperLogLog ou TDigest pour stocker des données chaudes.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!