Redis Best Practices
Redis-BestPractices-General.md Some of the Redis best practices content has moved This content from this markdown file has moved a new, happier home where it can serve more people. Please check it out : https://docs.microsoft.com/azure/azure-cache-for-redis/cache-best-practices. NOTE: Client specific guidance listed below is still valid and should still be considered. I will update this document o
Redis: under the hood
Redis: under the hood by Paul Smith (@paulsmith) How does the Redis server work? I was curious to learn more about Redis’s internals, so I’ve been familiarizing myself with the source, largely by reading and jumping around in Emacs. After I had peeled back enough of the onion’s layers, I realized I was trying to keep track of too many details in my head, and it wasn’t clear how it all hung togethe
Redisの大量レコードを（ほぼ）全てexportする
こんにちは。auスマートパス開発部の子安です。 最近すっかり寒くなりましたね。冬といえばコタツです。そしてコタツといえば双六。双六 -> サイコロ -> Redis。 ・・・はい、やっとたどり着きました。今回はRedisの話です。 全てのレコードを吐き出したい今やKVSの代名詞と言えるほど使われているRedisですが、一つ困ったことがあります。 というのも、レコードを全てダンプするようなコマンドがないのです！ みなさんどうしていますか？ 素直なやり方最初に思いつくのは、KEYSしてMGETかもしれません。 # export_by_keys.py r = redis.StrictRedis(REDIS_HOST) res_keys = r.keys() # KEYS if res_keys: res_mget = r.mget(res_keys) # MGET for key, val in
RedisサーバのCPU負荷対策パターン - ゆううきブログ
Redisは多彩なデータ構造をもつ1インメモリDBであり、昨今のWebアプリケーションのデータストアの一つとして、広く利用されている。 しかし、一方で、性能改善のための手法を体系的にまとめた資料が見当たらないと感じていた。 実際、最初にCPU負荷が問題になったときにどうしたものかと悩み、調査と試行錯誤を繰り返した。 そこで、この記事では、自分の経験を基に、RedisサーバのCPU負荷対策を「CPU負荷削減」「スケールアップ」「スケールアウト」に分類し、パターンとしてまとめる。 背景 RedisのCPU負荷対策パターン CPU負荷削減 multiコマンド Redisパイプライニング Luaスクリプティング Redisモジュール(夢) スケールアップ スケールアウト 参照用スレーブ 垂直分割 水平分割 Redis Clusterによる水平分割 その他 スライド資料 あとがき 参考資料 背景 R
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blog.md 記事のリンク: https://medium.com/@i2tsuki/https-medium-com-i2tsuki-redis-cluster-ops-monitoring-and-watch-techniques-8b2d0d9e92b6 この記事ははてなエンジニア Advent Calendar 2017の 20 日目の記事です。19 日目の記事は yasuhiro_onishi さんのScratchを使った子どもへのプログラミング教育 - 大西ブログでした。 今年の 2 月にはてなに入社して、あと 1 ヶ月と少しで 1 年を迎えようとしています。はてなに入社してから Mackerel のインフラと時系列データベースの AWS 移行プロジェクトを任されたり、移行を終えた後も後片付けや移行後の運用を担当したりと、主に Mackerel にコミットしていた 1 年でし
巨大なデータを扱う場合のRedisの運用戦略 - Qiita
はじめに Read/Writeともに高速で，様々なデータの持ち方が可能なことでキャッシュDBとして人気のあるRedisですが，何も考えずに実運用システムで使用しているとデータが肥大化してしまい非常に扱いにくくなることがあります． 今回は，データの肥大化とともに顕在化する問題と，データの肥大化に対する戦略についてまとめたいと思います． データの肥大化時に顕在化する問題 何のキーが入っているか分からなくなる Redisはオンメモリ型のKVSであるため，データがある程度増えてくるとサーバのメモリ容量を圧迫し始めます． このような状態で，プロダクション環境に対して keys * などをやってしまうと，一時的にメモリ使用量が跳ね上がり，メモリ使用量を抑えるためにRedisがキーを削除したり，OOM KILLERにRedis Serverごと殺されてしまう可能性があるため，そういったコマンドはうてなく
真剣にRedisを使ってみようという気持ちになったのでRedisについて知っていることを書く - なんかかきたい
年末ですね。更新がおろそかになっていたので、たまにはちゃんとした話をしたいなと思い、前々から書こうと思っていたRedisの話を書いてみました。 検証に使用したRedisは3.2ですので、新しくバージョンが変わると以下の話は変わってくるかもしれませんが今のところそのようなことはしばらくなさそうです。 以下長々とRedisを本当に使えるように設定したり調べたり検証したりした内容を書いていきます。 いまさらですが Redisは構造データを持てるオンメモリデータベースサーバで、RDBとは違いますがHashやListなどのデータ構造を記録することができる高速なストレージサーバです。 オンメモリDBでHashを持つことができるので、KVSのように扱われることもあるのですが、memcachedと比較すると機能は多く、レプリケーションやAtomicなデータ処理なども可能です。 導入の前に Redisに限っ
Redis勉強会資料(2015/06 update)
Redis勉強会の資料です。2013年に初版をアップしました。2015年6月にRedis-Clusterの内容を追記して再アップを行っています。
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