redis缓存初始大小带来的好处
Redis是一个开源的高性能内存数据存储系统，已成为众多企业的首选解决方案，特别是对于需要快速响应的业务场景。在使用Redis时，一个关键的问题是如何设置缓存的初始大小。如果设置过小，Redis需要经常做扩容操作，影响性能；如果设置过大，会浪费内存资源。本文将探讨Redis缓存初始大小对性能的影响，并介绍如何正确设置初始大小。
Redis缓存初始大小的意义
Redis是一个基于内存的数据存储系统，它的特点是读写速度非常快。但是，内存资源是有限的，为了保证Redis可以长期稳定地运行，需要通过控制缓存的初始大小来合理地使用内存资源。一个合理的初始大小可以带来以下好处：
1. 提高系统的响应速度
合理设置缓存的初始大小可以避免过度使用内存资源，从而减少Redis的扩容操作，提高系统的响应速度。例如，当Redis需要扩容时，会触发增量重建，需要枚举所有的键值对，并将其重新哈希到新的桶里，这个过程可能会导致Redis在一定的时间内暂停响应。因此，一个合理的初始大小可以降低Redis的扩容频率，从而提高系统的响应速度。
2. 优化内存的使用效率
合理设置缓存的初始大小可以避免内存碎片和浪费，优化内存的使用效率。当Redis使用内存池来分配内存时，如果过度使用内存资源，会导致内存池分配的内存不连续，产生内存碎片。这些内存碎片可能无法再次分配出去，从而导致浪费。而一个合理的初始大小可以避免内存碎片和浪费，优化内存的使用效率。
如何设置Redis缓存的初始大小
合理设置Redis缓存的初始大小需要考虑多方面的因素，例如业务场景、内存资源、数据量等。下面介绍一些常见的设置方法。
1. 根据数据量来设置
一般来说，我们可以根据数据量的大小来设置Redis缓存的初始大小。当数据量比较小的时候，我们可以把初始大小设置得比较小，这样可以减少内存的浪费和内存碎片。当数据量比较大的时候，我们可以把初始大小设置得比较大，这样可以避免频繁扩容，提高系统的响应速度。
2. 根据内存资源来设置
我们可以根据 服务器 的内存资源来设置Redis缓存的初始大小。当服务器内存资源比较丰富的时候，我们可以适当地增大Redis的初始大小，从而提高系统的性能。当服务器内存资源比较紧缺的时候，我们可以适当地减小Redis的初始大小，从而避免内存资源的浪费。
3. 根据预估的并发量来设置
我们可以根据预估的并发量来设置Redis缓存的初始大小。当并发量比较高的时候，我们可以适当地增大Redis的初始大小，从而提高系统的并发能力。当并发量比较低的时候，我们可以适当地减小Redis的初始大小，从而避免内存资源的浪费。
总结
在使用Redis时，合理地设置缓存的初始大小对于系统的性能和稳定性非常重要。我们可以通过根据数据量、内存资源和并发量来设置缓存的初始大小，从而提高系统的响应速度、优化内存的使用效率和避免内存资源的浪费。同时，我们还可以通过预估数据量和并发量的增长来动态地调整Redis的初始大小，保障系统的可扩展性。
香港服务器首选树叶云，2H2G首月10元开通。树叶云（www.IDC.Net）提供简单好用，价格厚道的香港/美国云服务器和独立服务器。IDC+ISP+ICP资质。ARIN和APNIC会员。成熟技术团队15年行业经验。
memcached和redis的区别
medis与Memcached的区别传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题 实际MySQL是适合进行海量数据存储的，通过Memcached将热点数据加载到cache，加速访问，很多公司都曾经使用过这样的架构，但随着业务数据量的不断增加，和访问量的持续增长，我们遇到了很多问题： 需要不断进行拆库拆表，Memcached也需不断跟着扩容，扩容和维护工作占据大量开发时间。 与MySQL数据库数据一致性问题。 数据命中率低或down机，大量访问直接穿透到DB，MySQL无法支撑。 4.跨机房cache同步问题。 众多NoSQL百花齐放，如何选择 最近几年，业界不断涌现出很多各种各样的NoSQL产品，那么如何才能正确地使用好这些产品，最大化地发挥其长处，是我们需要深入研究和思考的问题，实际归根结底最重要的是了解这些产品的定位，并且了解到每款产品的tradeoffs，在实际应用中做到扬长避短，总体上这些NoSQL主要用于解决以下几种问题 1.少量数据存储，高速读写访问。 此类产品通过数据全部in-momery 的方式来保证高速访问，同时提供数据落地的功能，实际这正是Redis最主要的适用场景。 2.海量数据存储，分布式系统支持，数据一致性保证，方便的集群节点添加/删除。 3.这方面最具代表性的是dynamo和bigtable 2篇论文所阐述的思路。 前者是一个完全无中心的设计，节点之间通过gossip方式传递集群信息，数据保证最终一致性，后者是一个中心化的方案设计，通过类似一个分布式锁服务来保证强一致性,数据写入先写内存和redo log，然后定期compat归并到磁盘上，将随机写优化为顺序写，提高写入性能。 free，auto-sharding等。 比如目前常见的一些文档数据库都是支持schema-free的，直接存储json格式数据，并且支持auto-sharding等功能，比如mongodb。 面对这些不同类型的NoSQL产品,我们需要根据我们的业务场景选择最合适的产品。 Redis适用场景，如何正确的使用 前面已经分析过，Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点： 1Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。 2Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。 3Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。 抛开这些，可以深入到Redis内部构造去观察更加本质的区别，理解Redis的设计。 在Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的。 这是和Memcached相比一个最大的区别。 Redis只会缓存所有的 key的信息，如果Redis发现内存的使用量超过了某一个阀值，将触发swap的操作，Redis根据“swappability = age*log(size_in_memory)”计 算出哪些key对应的value需要swap到磁盘。 然后再将这些key对应的value持久化到磁盘中，同时在内存中清除。 这种特性使得Redis可以 保持超过其机器本身内存大小的数据。 当然，机器本身的内存必须要能够保持所有的key，毕竟这些数据是不会进行swap操作的。 同时由于Redis将内存 中的数据swap到磁盘中的时候，提供服务的主线程和进行swap操作的子线程会共享这部分内存，所以如果更新需要swap的数据，Redis将阻塞这个 操作，直到子线程完成swap操作后才可以进行修改。 使用Redis特有内存模型前后的情况对比： VM off: 300k keys, 4096 bytes values: 1.3G used VM on:300k keys, 4096 bytes values: 73M used VM off: 1 million keys, 256 bytes values: 430.12M used VM on:1 million keys, 256 bytes values: 160.09M used VM on:1 million keys, values as large as you want, still: 160.09M used当 从Redis中读取数据的时候，如果读取的key对应的value不在内存中，那么Redis就需要从swap文件中加载相应数据，然后再返回给请求方。 这里就存在一个I/O线程池的问题。 在默认的情况下，Redis会出现阻塞，即完成所有的swap文件加载后才会相应。 这种策略在客户端的数量较小，进行 批量操作的时候比较合适。 但是如果将Redis应用在一个大型的网站应用程序中，这显然是无法满足大并发的情况的。 所以Redis运行我们设置I/O线程 池的大小，对需要从swap文件中加载相应数据的读取请求进行并发操作，减少阻塞的时间。 如果希望在海量数据的环境中使用好Redis，我相信理解Redis的内存设计和阻塞的情况是不可缺少的。
请问前端总线和缓存，主频是什么意思，多大才合适
前端总线是指CPU核心对外的信息传输量。 越大越好。 缓存相当于一个储存信息的临时空间，分为一级和二级。 一级相当于一个Summery，二级才是真正的储存空间，CPU是根据一级SUMMERY的东西来找到2级缓存的内容。 二级缓存越大越好，一级缓存无所谓大小。 频率是指在CPU中的电脉冲速度。 这影响到整个CPU的运算速度。 同一种架构的CPU，频率越高运算速度越快，性能也越好。 影响CPU性能的，还有架构，也就是这个CPU的型号类别。 越先进的架构，性能越好。 对CPU的性能的影响力，最大的是架构，其次是频率，然后是二级缓存，最后是前段总线。 现在主流的笔记本CPU是T7300以上的系列（高端），T5800（中高端），T3200（中低端），和T1600（低端）。 中高端的T5800和中低端的T3200架构一样，都是Mexron，主频一样，都是2.0GHZ，二级缓存T5800是2MB，T3200是1MB，前段总线T5800是800MHZ，T3200是677MHZ。 架构对CPU的影响极大，其次是主频，二级缓存和前端总线在影响力中占的比率很小，所以平时使用根本感觉不出来T5800和T3200的区别。 T3200配上3G DDR2 667内存后，评分比只配了DDR2 2G 667内存的T7300还要高。 架构不一样的话，频率高也没用。 比如T3200性能比频率更高的P4好很多。 现在买CPU，讲究性价比，不要低于T3200，买酷睿2，不要低于T5800即可。 ------ 楼主是什么意思？不想给分？这答案是我一个字一个字的打上去的，不是复制别人的。 我说得很详细了，你去查查别人的意思也是这样的。 不厚道。
请问L2 cache是什么？
CPU缓存缓存大小也是CPU的重要指标之一，而且缓存的结构和大小对CPU速度的影响非常大，CPU内缓存的运行频率极高，一般是和处理器同频运作，工作效率远远大于系统内存和硬盘。 实际工作时，CPU往往需要重复读取同样的数据块，而缓存容量的增大，可以大幅度提升CPU内部读取数据的命中率，而不用再到内存或者硬盘上寻找，以此提高系统性能。 但是由于CPU芯片面积和成本的因素来考虑，缓存都很小。 L1 Cache(一级缓存)是CPU第一层高速缓存，分为数据缓存和指令缓存。 内置的L1高速缓存的容量和结构对CPU的性能影响较大，不过高速缓冲存储器均由静态RAM组成，结构较复杂，在CPU管芯面积不能太大的情况下，L1级高速缓存的容量不可能做得太大。 一般服务器CPU的L1缓存的容量通常在32— 256KB。 L2 Cache(二级缓存)是CPU的第二层高速缓存，分内部和外部两种芯片。 内部的芯片二级缓存运行速度与主频相同，而外部的二级缓存则只有主频的一半。 L2高速缓存容量也会影响CPU的性能，原则是越大越好，现在家庭用CPU容量最大的是512KB，而服务器和工作站上用CPU的L2高速缓存更高达 256-1MB，有的高达2MB或者3MB。 L3 Cache(三级缓存)，分为两种，早期的是外置，现在的都是内置的。 而它的实际作用即是，L3缓存的应用可以进一步降低内存延迟，同时提升大数据量计算时处理器的性能。 降低内存延迟和提升大数据量计算能力对游戏都很有帮助。 而在服务器领域增加L3缓存在性能方面仍然有显著的提升。 比方具有较大L3缓存的配置利用物理内存会更有效，故它比较慢的磁盘I/O子系统可以处理更多的数据请求。 具有较大L3缓存的处理器提供更有效的文件系统缓存行为及较短消息和处理器队列长度。
发表评论