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鲲鹏论坛 主题:10154帖子:285035

【新手课堂】

redis内存优化

3 天前 75
## redis优化及配置 redis所有的数据都在内存中,而内存又是非常宝贵的资源。常用的内存优化方案有如下几部分: 一. 配置优化 二. 缩减键值对象 三. 命令处理 四. 缓存淘汰方案 ## 一、配置优化 **linux 配置优化** ** ** 目前大部分公司都会将 web 服务器、数据库服务器等部署在 linux 操作系统上,redis优化也需要考虑操作系统,所以接下来介绍 linux 操作系统如何优化redis。 ①、内存分配 vm.overcommit_memory redis是内存操作,需要优先使用内存。设置overcommit 为1。是为了让 fork 操作能够在低内存下也执行成功。linux 操作系统对大部分申请内存的请求都回复 yes,以便能运行更多的程序。因为申请内存后,并不会马上使用内存,这种技术叫做 overcommit。 vm.overcommit_memory 用来设置内存分配策略,有三个可选值: ![image.png](https://bbs-img.huaweicloud.com/data/forums/attachment/forum/20226/19/1655652174158283205.png) ②、thp redis 在启动时可能会看到如下日志: ``` warning you have transparent huge pages (thp) support enabled ``in` `your kernel. this``will create latency and memory usage issues with redis. to fix this issue run``the ``command` `'echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled'` `as root,``and add it to your ``/etc/rc``.``local` `in` `order to retain the setting after a reboot.``redis must be restarted after thp is disabled. ``` redis建议修改 transparent huge pages(thp)的相关配置,linux kernel 在2.6.38内核增加了 thp 特性,支持大内存页(2mb)分配,默认开启。当开启时可以降低 fork 子进程的速度,但 fork 操作之后,每个内存页从原来 4kb 变为 2mb,会大幅增加重写期间父进程内存消耗。同时每次写命令引起的复制内存页单位放大了512倍,会拖慢写操作的执行时间,导致大量写操作慢查询,例如简单的 incr 命令也会出现在慢查询中。因此 redis 日志中建议将此特性进行禁用,禁用方法如下: ``` echo` `never > ``/sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled ``` 为使机器重启后thp配置依然生效,可以在/etc/rc.local 中追加 echo never>/sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled ③、swappiness swap对于操作系统来比较重要,当物理内存不足时,可以将一部分内存页进行 swap 操作,已解燃眉之急。swap 空间由硬盘提供,对于需要高并发、高吞吐的应用来说,磁盘 io 通常会成为系统瓶颈。在 linux 中,并不是要等到所有物理内存都使用完才会使用到 swap,系统参数 swppiness 会决定操作系统使用 swap 的倾向程度。swappiness 的取值范围是0~100,swappiness 的值越大,说明操作系统可能使用swap的概率越高,swappiness 值越低,表示操作系统更加倾向于使用物理内存。swap 的默认值是60,了解这个值的含义后,有利于 redis 的性能优化。下图对 swappiness 的重要值进行了说明: 、![image.png](https://bbs-img.huaweicloud.com/data/forums/attachment/forum/20226/19/1655652186537720655.png) oom(out of memory)killer 机制是指 linux 操作系统发现可用内存不足时,强制杀死一些用户进程(非内核进程),来保证系统有足够的可用内存进行分配。 为使配置在重启 linux 操作系统后立即生效,只需要在/etc/sysctl.conf 追加 vm.swappiness={bestvalue}即可。 echo vm.swappiness={bestvalue} >> /etc/sysctl.conf 查看 swap 的总体情况可使用 free-m 命令,如下服务器开启了8189m swap,其中使用了 5241mb ![image.png](https://bbs-img.huaweicloud.com/data/forums/attachment/forum/20226/19/1655652200458282425.png) ④、ulimit设置 可以通过 ulimit 查看和设置系统当前用户进程的资源数。其中 ulimit-a 命令包含的 open files 参数,是单个用户同时打开的最大文件个数: ![image.png](https://bbs-img.huaweicloud.com/data/forums/attachment/forum/20226/19/1655652208794907632.png) redis允许同时有多个客户端通过网络进行连接,可以通过配置 maxclients 来限制最大客户端连接数。对 linux 操作系统来说,这些网络连接都是文件句柄。假设当前 open files 是4096,那么启动 redis 时会看到如下日志: \#you requested maxclients of 10000 requiring at least 10032 max file descriptors. \#redis can’t set maximum open files to 10032 because of os error: operation not permitted. \#current maximum open files is 4096. maxclients has been reduced to 4064 to compensate for low ulimit. if you need higher maxclients increase 'ulimit –n'. **上面日志的内容解释如下:** 第一行:redis 建议把 open files 至少设置成10032,那么这个10032是如何来的呢?因为 maxclients 默认是10000,这些是用来处理客户端连接的,除此之外,redis 内部会使用最多32个文件描述符,所以这里的10032=10000 32。** ** 第二行:redis 不能将 open files 设置成10032,因为它没有权限设置。 第三行:当前系统的 open files 是4096,所以将 maxclients 设置成4096-32=4064个,如果你想设置更高的 maxclients,请使用 ulimit-n 来设置。 从上面的三行日志分析可以看出 open files 的限制优先级比 maxclients 大。 open files 的设置方法如下: ``` ulimit` `–sn {max-``open``-files} ``` **redis配置优化** ①、设置maxmemory。设置redis使用的最大物理内存,即redis在占用maxmemory大小的内存之后就开始拒绝后续的写入请求,该参数可以确保redis因为使用了大量内存严重影响速度或者发生oom(out-of-memory,发现内存不足时,它会选择杀死一些进程(用户态进程,不是内核线程),以便释放内存)。此外,可以使用info命令查看redis占用的内存及其它信息。 ②、让键名保持简短。键的长度越长,redis需要存储的数据也就越多 ③、客户端timeout 设置一个超时时间,防止无用的连接占用资源。设置如下命令: timeout 150 tcp-keepalive 150 (定时向client发送tcp_ack包来探测client是否存活的。默认不探测) ④、检查数据持久化策略 数据落磁盘尽可能减少性能损坏,以空间换时间。设置如下命令: rdbcompression no : 默认值是yes。对于存储到磁盘中的快照,可以设置是否进行压缩存储。如果是的话,redis会采用lzf算法进行压缩。如果你不想消耗cpu来进行压缩的话,可以设置为关闭此功能,但是存储在磁盘上的快照会比较大。 rdbchecksum no : 默认值是yes。在存储快照后,我们还可以让redis使用crc64算法来进行数据校验,但是这样做会增加大约10%的性能消耗,如果希望获取到最大的性能提升,可以关闭此功能。 ⑤、优化aof和rdb,减少占用cpu时间 主库可以不进行dump操作或者降低dump频率。取消aof持久化。 命令如下: appendonly no ⑥、监控客户端的连接 因为redis是单线程模型(只能使用单核),来处理所有客户端的请求, 但由于客户端连接数的增长,处理请求的线程资源开始降低分配给单个客户端连接的处理时间 ⑦、限制客户端连接数 。在redis-cli工具中输入info clients可以查看到当前实例的所有客户端连接信息 maxclients属性上修改客户端连接的最大数,可以通过在redis-cli工具上输入 config set maxclients 去设置最大连接数。根据连接数负载的情况。 ## 二、缩减键值对象 降低redis内存使用最直接的方式就是缩减键(key)和值(value)的长度。 - key长度:如在设计键时,在完整描述业务情况下,键值越短越好。 - value长度:值对象缩减比较复杂,常见需求是把业务对象序列化成二进制数组放入redis。首先应该在业务上精简业务对象,在存到redis之前先把你的数据压缩下。 常用压缩方法对比: ![image.png](https://bbs-img.huaweicloud.com/data/forums/attachment/forum/20226/19/1655652239456342501.png) ## 三、命令处理 redis基于c/s架构模式,基于redis操作命令是解决响应延迟问题最关键的部分,因为redis是个单线程模型,客户端过来的命令是按照顺序执行的。比较常见的延迟是带宽,通过千兆网卡的延迟大约有200μs。倘若明显看到命令的响应时间变慢,延迟高于200μs,那可能是redis命令队列里等待处理的命令数量比较多。 要分析解决这个性能问题,需要跟踪命令处理数的数量和延迟时间。 比如可以写个脚本,定期记录total_commands_processed的值。当客户端明显发现响应时间过慢时,可以通过记录的total_commands_processed历史数据值来判断命理处理总数是上升趋势还是下降趋势,以便排查问题。 在info信息里的 total_commands_processed 字段显示了redis服务处理命令的总数 ![1655652398457.png](https://bbs-img.huaweicloud.com/data/forums/attachment/forum/20226/19/1655652428680504250.png) 星辰平台的解决方案: ①、使用多参数命令:若是客户端在很短的时间内发送大量的命令过来,会发现响应时间明显变慢,这由于后面命令一直在等待队列中前面大量命令执行完毕。有个方法可以改善延迟问题,就是通过单命令多参数的形式取代多命令单参数的形式。 举例来说:循环使用lset命令去添加1000个元素到list结构中,是性能比较差的一种方式,更好的做法是在客户端创建一个1000元素的列表,用单个命令lpush或rpush,通过多参数构造形式一次性把1000个元素发送的redis服务上。下面是redis的一些操作命令,有单个参数命令和支持多个参数的命令,通过这些命令可尽量减少使用多命令的次数。 ②、管道命令:另一个减少多命令的方法是使用管道(pipeline),把几个命令合并一起执行,从而减少因网络开销引起的延迟问题。因为10个命令单独发送到服务端会引起10次网络延迟开销,使用管道会一次性把执行结果返回,仅需要一次网络延迟开销。redis本身支持管道命令,大多数客户端也支持,倘若当前实例延迟很明显,那么使用管道去降低延迟是非常有效的。 ## 四、缓存淘汰优化 redis内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会进行数据淘汰策略。如果不淘汰经常不用的缓存数据,那么正常的数据将不会存储到缓存当中。 可通过配置redis.conf中的maxmemory这个值来开启内存淘汰功能。 maxmemory 值得注意的是,maxmemory为0的时候表示我们对redis的内存使用没有限制。 根据应用场景,选择淘汰策略 maxmemory-policy noeviction 内存淘汰的过程如下: ①、首先,客户端发起了需要申请更多内存的命令(如set)。 ②、然后,redis检查内存使用情况,如果已使用的内存大于maxmemory则开始根据用户配置的不同淘汰策略来淘汰内存(key),从而换取一定的内存。 ③、最后,如果上面都没问题,则这个命令执行成功。 ### 动态改配置命令 此外,redis支持动态改配置,无需重启。 **设置最大内存** config set maxmemory 100000 **设置淘汰策略** config set maxmemory-policy noeviction ### 内存淘汰策略 volatile-lru 从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰。 allkeys-lru 从数据集(server.db[i].dict)中挑选最近最少使用的数据淘汰 volatile-lfu 从设置了过期时间的数据集(server.db[i].expires)中选择某段时间之内使用频次最小的键值对清除掉 allkeys-lfu 从所有的数据集(server.db[i].dict)中选择某段时间之内使用频次最少的键值对清除 volatile-ttl 从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰 volatile-random 从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰 allkeys-random 从数据集(server.db[i].dict)中任意选择数据淘汰 no-enviction 当内存达到限制的时候,不淘汰任何数据,不可写入任何数据集,所有引起申请内存的命令会报错。 算法文章:(https://blog.csdn.net/zyzmzm_/article/details/90546812) ### 如何选择淘汰策略 下面看看几种策略的适用场景 allkeys-lru:如果我们的应用对缓存的访问符合幂律分布,也就是存在相对热点数据,或者我们不太清楚我们应用的缓存访问分布状况,我们可以选择allkeys-lru策略。 allkeys-random:如果我们的应用对于缓存key的访问概率相等,则可以使用这个策略。 volatile-ttl:这种策略使得我们可以向redis提示哪些key更适合被eviction。 另外,volatile-lru策略和volatile-random策略适合我们将一个redis实例既应用于缓存和又应用于持久化存储的时候,然而我们也可以通过使用两个redis实例来达到相同的效果,值得一提的是将key设置过期时间实际上会消耗更多的内存,因此建议使用allkeys-lru策略从而更有效率的使用内存。

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2022/6/22 10:09

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乌龟哥哥

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发表于2022年06月19日 23:28:27 75 1
[新手课堂] redis内存优化
## redis优化及配置 redis所有的数据都在内存中,而内存又是非常宝贵的资源。常用的内存优化方案有如下几部分: 一. 配置优化 二. 缩减键值对象 三. 命令处理 四. 缓存淘汰方案 ## 一、配置优化 **linux 配置优化** ** ** 目前大部分公司都会将 web 服务器、数据库服务器等部署在 linux 操作系统上,redis优化也需要考虑操作系统,所以接下来介绍 linux 操作系统如何优化redis。 ①、内存分配 vm.overcommit_memory redis是内存操作,需要优先使用内存。设置overcommit 为1。是为了让 fork 操作能够在低内存下也执行成功。linux 操作系统对大部分申请内存的请求都回复 yes,以便能运行更多的程序。因为申请内存后,并不会马上使用内存,这种技术叫做 overcommit。 vm.overcommit_memory 用来设置内存分配策略,有三个可选值: ![image.png](https://bbs-img.huaweicloud.com/data/forums/attachment/forum/20226/19/1655652174158283205.png) ②、thp redis 在启动时可能会看到如下日志: ``` warning you have transparent huge pages (thp) support enabled ``in` `your kernel. this``will create latency and memory usage issues with redis. to fix this issue run``the ``command` `'echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled'` `as root,``and add it to your ``/etc/rc``.``local` `in` `order to retain the setting after a reboot.``redis must be restarted after thp is disabled. ``` redis建议修改 transparent huge pages(thp)的相关配置,linux kernel 在2.6.38内核增加了 thp 特性,支持大内存页(2mb)分配,默认开启。当开启时可以降低 fork 子进程的速度,但 fork 操作之后,每个内存页从原来 4kb 变为 2mb,会大幅增加重写期间父进程内存消耗。同时每次写命令引起的复制内存页单位放大了512倍,会拖慢写操作的执行时间,导致大量写操作慢查询,例如简单的 incr 命令也会出现在慢查询中。因此 redis 日志中建议将此特性进行禁用,禁用方法如下: ``` echo` `never > ``/sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled ``` 为使机器重启后thp配置依然生效,可以在/etc/rc.local 中追加 echo never>/sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled ③、swappiness swap对于操作系统来比较重要,当物理内存不足时,可以将一部分内存页进行 swap 操作,已解燃眉之急。swap 空间由硬盘提供,对于需要高并发、高吞吐的应用来说,磁盘 io 通常会成为系统瓶颈。在 linux 中,并不是要等到所有物理内存都使用完才会使用到 swap,系统参数 swppiness 会决定操作系统使用 swap 的倾向程度。swappiness 的取值范围是0~100,swappiness 的值越大,说明操作系统可能使用swap的概率越高,swappiness 值越低,表示操作系统更加倾向于使用物理内存。swap 的默认值是60,了解这个值的含义后,有利于 redis 的性能优化。下图对 swappiness 的重要值进行了说明: 、![image.png](https://bbs-img.huaweicloud.com/data/forums/attachment/forum/20226/19/1655652186537720655.png) oom(out of memory)killer 机制是指 linux 操作系统发现可用内存不足时,强制杀死一些用户进程(非内核进程),来保证系统有足够的可用内存进行分配。 为使配置在重启 linux 操作系统后立即生效,只需要在/etc/sysctl.conf 追加 vm.swappiness={bestvalue}即可。 echo vm.swappiness={bestvalue} >> /etc/sysctl.conf 查看 swap 的总体情况可使用 free-m 命令,如下服务器开启了8189m swap,其中使用了 5241mb ![image.png](https://bbs-img.huaweicloud.com/data/forums/attachment/forum/20226/19/1655652200458282425.png) ④、ulimit设置 可以通过 ulimit 查看和设置系统当前用户进程的资源数。其中 ulimit-a 命令包含的 open files 参数,是单个用户同时打开的最大文件个数: ![image.png](https://bbs-img.huaweicloud.com/data/forums/attachment/forum/20226/19/1655652208794907632.png) redis允许同时有多个客户端通过网络进行连接,可以通过配置 maxclients 来限制最大客户端连接数。对 linux 操作系统来说,这些网络连接都是文件句柄。假设当前 open files 是4096,那么启动 redis 时会看到如下日志: \#you requested maxclients of 10000 requiring at least 10032 max file descriptors. \#redis can’t set maximum open files to 10032 because of os error: operation not permitted. \#current maximum open files is 4096. maxclients has been reduced to 4064 to compensate for low ulimit. if you need higher maxclients increase 'ulimit –n'. **上面日志的内容解释如下:** 第一行:redis 建议把 open files 至少设置成10032,那么这个10032是如何来的呢?因为 maxclients 默认是10000,这些是用来处理客户端连接的,除此之外,redis 内部会使用最多32个文件描述符,所以这里的10032=10000 32。** ** 第二行:redis 不能将 open files 设置成10032,因为它没有权限设置。 第三行:当前系统的 open files 是4096,所以将 maxclients 设置成4096-32=4064个,如果你想设置更高的 maxclients,请使用 ulimit-n 来设置。 从上面的三行日志分析可以看出 open files 的限制优先级比 maxclients 大。 open files 的设置方法如下: ``` ulimit` `–sn {max-``open``-files} ``` **redis配置优化** ①、设置maxmemory。设置redis使用的最大物理内存,即redis在占用maxmemory大小的内存之后就开始拒绝后续的写入请求,该参数可以确保redis因为使用了大量内存严重影响速度或者发生oom(out-of-memory,发现内存不足时,它会选择杀死一些进程(用户态进程,不是内核线程),以便释放内存)。此外,可以使用info命令查看redis占用的内存及其它信息。 ②、让键名保持简短。键的长度越长,redis需要存储的数据也就越多 ③、客户端timeout 设置一个超时时间,防止无用的连接占用资源。设置如下命令: timeout 150 tcp-keepalive 150 (定时向client发送tcp_ack包来探测client是否存活的。默认不探测) ④、检查数据持久化策略 数据落磁盘尽可能减少性能损坏,以空间换时间。设置如下命令: rdbcompression no : 默认值是yes。对于存储到磁盘中的快照,可以设置是否进行压缩存储。如果是的话,redis会采用lzf算法进行压缩。如果你不想消耗cpu来进行压缩的话,可以设置为关闭此功能,但是存储在磁盘上的快照会比较大。 rdbchecksum no : 默认值是yes。在存储快照后,我们还可以让redis使用crc64算法来进行数据校验,但是这样做会增加大约10%的性能消耗,如果希望获取到最大的性能提升,可以关闭此功能。 ⑤、优化aof和rdb,减少占用cpu时间 主库可以不进行dump操作或者降低dump频率。取消aof持久化。 命令如下: appendonly no ⑥、监控客户端的连接 因为redis是单线程模型(只能使用单核),来处理所有客户端的请求, 但由于客户端连接数的增长,处理请求的线程资源开始降低分配给单个客户端连接的处理时间 ⑦、限制客户端连接数 。在redis-cli工具中输入info clients可以查看到当前实例的所有客户端连接信息 maxclients属性上修改客户端连接的最大数,可以通过在redis-cli工具上输入 config set maxclients 去设置最大连接数。根据连接数负载的情况。 ## 二、缩减键值对象 降低redis内存使用最直接的方式就是缩减键(key)和值(value)的长度。 - key长度:如在设计键时,在完整描述业务情况下,键值越短越好。 - value长度:值对象缩减比较复杂,常见需求是把业务对象序列化成二进制数组放入redis。首先应该在业务上精简业务对象,在存到redis之前先把你的数据压缩下。 常用压缩方法对比: ![image.png](https://bbs-img.huaweicloud.com/data/forums/attachment/forum/20226/19/1655652239456342501.png) ## 三、命令处理 redis基于c/s架构模式,基于redis操作命令是解决响应延迟问题最关键的部分,因为redis是个单线程模型,客户端过来的命令是按照顺序执行的。比较常见的延迟是带宽,通过千兆网卡的延迟大约有200μs。倘若明显看到命令的响应时间变慢,延迟高于200μs,那可能是redis命令队列里等待处理的命令数量比较多。 要分析解决这个性能问题,需要跟踪命令处理数的数量和延迟时间。 比如可以写个脚本,定期记录total_commands_processed的值。当客户端明显发现响应时间过慢时,可以通过记录的total_commands_processed历史数据值来判断命理处理总数是上升趋势还是下降趋势,以便排查问题。 在info信息里的 total_commands_processed 字段显示了redis服务处理命令的总数 ![1655652398457.png](https://bbs-img.huaweicloud.com/data/forums/attachment/forum/20226/19/1655652428680504250.png) 星辰平台的解决方案: ①、使用多参数命令:若是客户端在很短的时间内发送大量的命令过来,会发现响应时间明显变慢,这由于后面命令一直在等待队列中前面大量命令执行完毕。有个方法可以改善延迟问题,就是通过单命令多参数的形式取代多命令单参数的形式。 举例来说:循环使用lset命令去添加1000个元素到list结构中,是性能比较差的一种方式,更好的做法是在客户端创建一个1000元素的列表,用单个命令lpush或rpush,通过多参数构造形式一次性把1000个元素发送的redis服务上。下面是redis的一些操作命令,有单个参数命令和支持多个参数的命令,通过这些命令可尽量减少使用多命令的次数。 ②、管道命令:另一个减少多命令的方法是使用管道(pipeline),把几个命令合并一起执行,从而减少因网络开销引起的延迟问题。因为10个命令单独发送到服务端会引起10次网络延迟开销,使用管道会一次性把执行结果返回,仅需要一次网络延迟开销。redis本身支持管道命令,大多数客户端也支持,倘若当前实例延迟很明显,那么使用管道去降低延迟是非常有效的。 ## 四、缓存淘汰优化 redis内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会进行数据淘汰策略。如果不淘汰经常不用的缓存数据,那么正常的数据将不会存储到缓存当中。 可通过配置redis.conf中的maxmemory这个值来开启内存淘汰功能。 maxmemory 值得注意的是,maxmemory为0的时候表示我们对redis的内存使用没有限制。 根据应用场景,选择淘汰策略 maxmemory-policy noeviction 内存淘汰的过程如下: ①、首先,客户端发起了需要申请更多内存的命令(如set)。 ②、然后,redis检查内存使用情况,如果已使用的内存大于maxmemory则开始根据用户配置的不同淘汰策略来淘汰内存(key),从而换取一定的内存。 ③、最后,如果上面都没问题,则这个命令执行成功。 ### 动态改配置命令 此外,redis支持动态改配置,无需重启。 **设置最大内存** config set maxmemory 100000 **设置淘汰策略** config set maxmemory-policy noeviction ### 内存淘汰策略 volatile-lru 从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰。 allkeys-lru 从数据集(server.db[i].dict)中挑选最近最少使用的数据淘汰 volatile-lfu 从设置了过期时间的数据集(server.db[i].expires)中选择某段时间之内使用频次最小的键值对清除掉 allkeys-lfu 从所有的数据集(server.db[i].dict)中选择某段时间之内使用频次最少的键值对清除 volatile-ttl 从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰 volatile-random 从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰 allkeys-random 从数据集(server.db[i].dict)中任意选择数据淘汰 no-enviction 当内存达到限制的时候,不淘汰任何数据,不可写入任何数据集,所有引起申请内存的命令会报错。 算法文章:(https://blog.csdn.net/zyzmzm_/article/details/90546812) ### 如何选择淘汰策略 下面看看几种策略的适用场景 allkeys-lru:如果我们的应用对缓存的访问符合幂律分布,也就是存在相对热点数据,或者我们不太清楚我们应用的缓存访问分布状况,我们可以选择allkeys-lru策略。 allkeys-random:如果我们的应用对于缓存key的访问概率相等,则可以使用这个策略。 volatile-ttl:这种策略使得我们可以向redis提示哪些key更适合被eviction。 另外,volatile-lru策略和volatile-random策略适合我们将一个redis实例既应用于缓存和又应用于持久化存储的时候,然而我们也可以通过使用两个redis实例来达到相同的效果,值得一提的是将key设置过期时间实际上会消耗更多的内存,因此建议使用allkeys-lru策略从而更有效率的使用内存。

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jack20

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发表于2022年06月22日 10:09:36

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