Redis空转时长分析及改善方案
Redis是一款开源的内存键值对存储系统，它可以用于缓存、消息队列、计数器、排行榜等场景。在实际应用中，我们经常会遇到Redis空转时间过长的问题，即Redis在没有任何请求的情况下，会产生一段时间的空闲时长（Idle time）。这种情况下，Redis的CPU利用率非常低，但内存使用率却很高，造成了资源的浪费。本文将分析Redis空转时长的原因，并提出改善方案，以解决这一问题。
一、Redis启动参数配置不合理
Redis的启动参数配置对于Redis空转时长的解决很关键。如果Redis的maxmemory参数设置过小，会导致Redis在内存满载后不得不开始回收过期的键值对，从而使CPU占用率上升、Redis内存使用率下降。因此，我们建议在实际生产中设置maxmemory参数大小为物理内存的70%-80%。
同时，对于短时间内没有任何请求的情况，我们可以通过设置timeout参数为0来关闭tcpkeepalive，防止socket进入挂起状态。
二、客户端连接数过多
在实际应用中，如果客户端连接数量太多，Redis的空转时间也会加长。因此，我们可以通过将redis的tcp-keepalive配置为300s来长时间保持连接状态，减少客户端重连造成的影响。
同时，我们还可以通过设置Client-output-buffer-limit、maxclients等参数，限制客户端连接数和连接传输数据包大小，以避免过多的客户端连接导致的性能瓶颈。
三、Redis内部线程资源的分配不合理
Redis内部采用多线程池的方式，通过线程预分配的方式优化了Redis的IO执行效率，其开启线程数默认等于CPU核心数。然而，在一些多核CPU 服务器 上，Redis默认线程数可能会不够，导致Redis的性能无法完全发挥。
因此，我们建议根据CPU核心数适当调整Redis的线程数，可以通过修改redis.conf文件的“io-threads”和“io-threads-do-reads”参数来实现。
四、Redis内部消息队列的深度过大
Redis使用的是单线程模型，当Redis中内部消息队列的深度达到一定程度时，会对Redis的性能造成一定的影响。一个最简单的办法是增加Redis的maxmemory参数，以使Redis的总内存容量增加。但是，这样会增加Redis的内存压力，不利于Redis的稳定性。因此，我们建议通过修改“list-max-zipmap-entries”、“list-max-ziplist-size”等参数，调整Redis内部消息队列的深度。
以上就是解决Redis空转时长问题的几个关键点。当然，针对不同的具体场景，还可以有自己的解决方案和优化方式。但对于Redis空转时长问题，我们应该正视它，逐一排查，寻找问题的根源，从而高效解决它。
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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。
腿上妊娠纹可以去除吗时间长的难去吗
病情分析：对于你的情况是因为生孩子以后皮下的脂肪弹性下降导致皮肤表面出现妊辰纹的是需要多吃蛋白质丰富的食物改善皮下肌肉和筋膜的弹性指导意见：产后恢复起来也不太容易，应该在之前将皮肤弹性变好，长了妊娠纹后可以用碧芙源去掉，不过要坚持每天涂抹两次，抹上碧芙源加按摩吸收，建议你平常多吃富含胶原蛋白丰富的食物，比如猪蹄，鸡皮鸭皮鱼皮虾皮等。 能够提升皮肤弹性。 对于妊娠纹的去除，妈妈们不要想着快速去除，这是一个循序渐进的过程。
江苏省自学考试有时间限制吗
一般情况规定是8年，也不是所有的省市都实行8年有效期的规定。 1、目前北京、上海、福建、山东、江苏、河北、浙江、新疆、广东、湖北、四川、湖南均未执行此规定，多少年都可以。 2、天津（2000年开始执行）、黑龙江（2006年开始执行）、陕西（2006年开始执行）、江西（2005年开始执行）、辽宁（2004年开始执行）、河南（2003年开始执行），这些省市是8年期限。 所以江苏自考是没有时间限制的！
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