前几天聊过,pv 和并发 的概念,也大概解释了 并发,带宽等指标的计算.感兴趣的朋友,可以看看我前面那篇文章:<聊一聊PV和并发>.今天再来聊一聊容量预估.   电商公司的朋友,,这样的场景是否似曾相识:  运营和产品神秘兮兮的跑过来问: 我们晚上要做搞个促销,服务器能抗住么?如果扛不住,需要加多少台机器? 于是,技术一脸懵逼.   其实,这些都是系统容量预估的问题,容量预估是架构师必备的技能之一.所谓,容量预估其实说白了就是,系统在down掉之前,所能承受的最大流量.这个事技术人员对于系统性

4.6 节省空间 Redis入门指南Jim Gray1曾经说过:"内存是新的硬盘,硬盘是新的磁带."内存的容量越来越大,价格也越来越便宜.2012年年底,亚马逊宣布即将发布一个拥有240GB内存的EC2实例,如果放到若干年前来看,这个容量就算是对于硬盘来说也是很大的了.即便如此,相比于硬盘而言,内存在今天仍然显得比较昂贵.而 Redis 是一个基于内存的数据库,所有的数据都存储在内存中,所以如何优化存储,减少内存空间占用对成本控制来说是一个非常重要的话题. 4.6.1 精简键名和键值

一．redis安装: Redis-3.2.6.tar.gz安装,参考方式: 用源码工程来编译安装 1.  到官网下载最新stable版,这里使用的是:redis-3.2.6.tar.gz 2.  cd /usr/local   3.  make redis-src 4.  tar -zxvf    redis-3.2.6.tar.gz  -C  ./redis-src/ 2.解压源码并进入目录cd  /usr/local/redis-src/redis-3.2.6 3. 先执行make,检查是否

最近在项目中需要在多机之间共享一些集合,Hash等有类型的数据结构,如果基于Mysql来存储的话需要预先定义一系列表结构并维护表结构和数据结构的一致性,后续还需要根据时间对数据库做旧数据清理工作,所以开始调研一些能满足下列需求的存储引擎. 具有高可用,持久化的特性. 数据可以设置失效时间,方便自动数据清理. 支持常用数据结构,如集合,有序集合,Hash map,列表等. 支持事务操作,方便原子化的对多个key进行操作. 有Python,Golang语言的客户端. 通过对公司内部的Tair,开源的

1.2 Redis数据结构简介 正如之前的表1-1所示,Redis可以存储键与5种不同数据结构类型之间的映射,这5种数据结构类型分别为STRING(字符串).LIST(列表).SET(集合).HASH(散列)和ZSET(有序集合).有一部分Redis命令对于这5种结构都是通用的,如DEL.TYPE.RENAME等:但也有一部分Redis命令只能对特定的一种或者两种结构使用,第3章将对Redis提供的命令进行更深入的介绍. 大部分程序员应该都不会对Redis的STRING.LIST.HASH这3种

一.简介 redis是一个key-value存储系统.和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串).list(链表).set(集合)和zset(有序集合).这些数据类型都支持push/pop.add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的. 在此基础上,redis支持各种不同方式的排序.与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中.区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记

NoSQL简介 介绍redis前,我想还是先认识下NoSQL,即not only sql, 是一种非关系型的数据存储,key/value键值对存储.现有Nosql DB 产品: Redis/MongoDB/Memcached/Hbase/Cassandra/ Tokyo Cabinet/Voldemort/Dynomite/Riak/ CouchDB/Hypertable/Flare/Tin/Lightcloud/ KiokuDB/Scalaris/Kai/ThruDB, 等等~~~ 为什么需要

一.问题:           数据库表数据量极大(千万条),要求让服务器更加快速地响应用户的需求. 二.解决方案:      1.通过高速服务器Cache缓存数据库数据      2.内存数据库   (这里仅从数据缓存方面考虑,当然,后期可以采用Hadoop+HBase+Hive等分布式存储分析平台) 三.主流解Cache和数据库对比:      上述技术基本上代表了当今在数据存储方面所有的实现方案,其中主要涉及到了普通关系型数据库(MySQL/PostgreSQL),NoSQL数据库(Mon

原文地址 译者:zivyu 为什么Redis与其他的k-v存储相比不一样 有两个主要的原因 redis在键-值数据库中是一个不同的发展方向,值可以包含更复杂的数据类型,同时许多原子操作定义在这些数据类型上.redis的数据类型和基本数据结构密切相关,没有额外的抽象层,同样对于程序员也是直接可见的. redis是一个在内存中但是可以持久化到磁盘上的数据库,所以它代表了一个不同的权衡,高速读写被实现,但是对数据集有限制,那就是不能大于内存的大小.在内存中的数据库还有另外的优点,内存中表示的复杂数据结