memory命令的入口函数为memoryCommand(object.c文件中) /* The memory command will eventually be a complete interface for the * memory introspection capabilities of Redis. * * Usage: MEMORY usage <key> */voidmemoryCommand(client *c) { 对于memory usage的计算核心函数objectComputeSize(object.c文件中) ...
usage子命令使用非常简单,直接按memory usage key名字;如果当前key存在,则返回key的value实际使用内存估算值;如果key不存在,则返回nil. 示例: 127.0.0.1:6379>setk1 value1OK127.0.0.1:6379>memory usage k1//这里k1 value占用57字节内存(integer)57127.0.0.1:6379>memory usage aaa// aaa键不存在,返回nil.(nil)...
memory命令的入口函数为memoryCommand(object.c文件中) /* The memory command will eventually be a complete interface for the * memory introspection capabilities of Redis. * * Usage: MEMORY usage <key> */ void memoryCommand(client *c) { 1. 2. 3. 4. 5. 对于memory usage的计算核心函数objectCo...
MEMORY命令一共有5个子命令,可以通过MEMORY HELP来查看: 127.0.0.1:6379> memory help 1) "MEMORY DOCTOR - Outputs memory problems report" 2) "MEMORY USAGE <key> [SAMPLES <count>] - Estimate memory usage of key" 3) "MEMORY STATS - Show memory usage details" 4) "MEMORY PURGE - Ask the al...
MEMORY USAGE user:info 这样一来,你就可以在开发的程序中,把每一种数据类型中的占用内存空间大小排在前 N 位的 key 统计出来,这也就是每个数据类型中的前 N 个 bigkey。 23 旁路缓存:Redis是如何工作的? 缓存的类型 按照Redis 缓存是否接受写请求,我们可以把它分成只读缓存和读写缓存。先来了解下只读缓存...
在某些业务场景下，Redis大key的问题是难以避免的，但是，memory usage命令和lazyfree机制分别提供了内存...
在object.c中voidmemoryCommand(client*c){if(!strcasecmp(c->argv[1]->ptr,"usage")&&c->argc>=3){dictEntry*de;long long samples=OBJ_COMPUTE_SIZE_DEF_SAMPLES;for(int j=3;j<c->argc;j++){if(!strcasecmp(c->argv[j]->ptr,"samples")&&j+1<c->argc){if(getLongLongFromObjectOrReply(c...
监控访问频率:通过Redis的监控功能可以获取每个键的访问次数。可以使用Redis的命令INFO commandstats获取各个命令的执行次数,通过分析命令执行次数来确定热点数据。 设置过期时间:在Redis中,可以使用EXPIRE命令设置键的过期时间。将热点数据的过期时间设置较长,可以保证热点数据在Redis中保持一段时间,减少缓存穿透的情况。
3) "MEMORY STATS - Show memory usage details" 4) "MEMORY PURGE - Ask the allocator to release memory" 5) "MEMORY MALLOC-STATS - Show allocator internal stats" 接下来我们从MEMORY STATS开始,一一介绍各个子命令的功能。 1. MEMORY STATS
rename-command config "" #rename-command [指令] "" 一次只能禁止一个 4.高效安全查询所有键 使用key * 或smembers查询说有数据,由于Redis是单线程以及遍历算法复杂度为O(n) ,数据量大的时候会阻塞主线程,会短暂时间使服务器卡顿,以及响应超时,甚至缓存雪崩之宕机。