redis性能推定の小さな方法について
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以前はredisを使用するのは比較的に粗くて、業務はデフォルトのredisの限界に達することができないので、QPSと実際のデータの総量の大きさを推定することはめったにありません.今、会社の業務の移行は、新しいredisがどれだけの性能指標を必要とするかに関連して、簡単に計算して、以下は使用する方法です.
========QPS========
基本的な考え方はinfoのtotalを定期的に検索することです.commands_プロセス、減算統計
毎分のtotal_commands_プロセスはqps 2に記録する.txt、タイムスタンプを打ってデータを2つ減らして60秒で割る
注意:このリアルタイムデータは、ピークの谷が存在し、何回かサンプリングし、一定の時間ごとに正確になります.
=============メモリ使用
redisはメモリデータベースで、infoの関連パラメータを直接見ればいいです.
used_memory:832784#Redis割り当てメモリ合計used_memory_human:813.27K used_memory_rss:1896448#Redis割り当てメモリ合計(メモリフラグメントを含む)used_memory_peak:832760 used_memory_peak_human:813.24 K#Redisで使用されるメモリのピーク
========QPS========
基本的な考え方はinfoのtotalを定期的に検索することです.commands_プロセス、減算統計
watch -n 60 '/home/redis/bin/redis-cli -h 10.*.*.* -p 6379 info |grep total_commands_processe >> qps2.txt && date >> qps2.txt'
毎分のtotal_commands_プロセスはqps 2に記録する.txt、タイムスタンプを打ってデータを2つ減らして60秒で割る
注意:このリアルタイムデータは、ピークの谷が存在し、何回かサンプリングし、一定の時間ごとに正確になります.
=============メモリ使用
redisはメモリデータベースで、infoの関連パラメータを直接見ればいいです.
used_memory:832784#Redis割り当てメモリ合計used_memory_human:813.27K used_memory_rss:1896448#Redis割り当てメモリ合計(メモリフラグメントを含む)used_memory_peak:832760 used_memory_peak_human:813.24 K#Redisで使用されるメモリのピーク