Redis Cloud Pricing | RedisCustomer case studies Read stories Optimizing Pokémon GO with a Redis Enterprise cluster See more
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
Benchmarking Memcached and Redis Clients
Entrepreneur, Automotive Junkie and Founder @ Web Foundation As some of you may know, I’m crazy about speed. So when I saw that people were happily using Predis as their choice of PHP client for Redis, I was a bit confused. Why use a client written in PHP for something that should be ‘fast’ like Redis? That kind of defeats the purpose - unless you don’t really care about response times and scalabi
デブサミ2016「大規模Redisサーバ縮小化の戦い」講演メモ #devsumi - 元RX-7乗りの適当な日々
メモメモ。泥臭い話で面白かったです。 「大規模Redisサーバ縮小化の戦い」 駒井 祐人 氏 (株)アカツキ ゲームのサーバサイド機能開発、インフラの設計構築・保守運用 Redisとは インメモリDB 5種類のキーバリューのデータ型 ファイル永続化オプション システムの問題点 EC2サーバが20台に対して、AWSのElasticCache(Redis)が64台あった なぜ64台あったかというと、リリース直後にRedisの負荷問題があり、8台 => 64台になった 調査するとkeys("")を実行している箇所があった 当然お金がかかる(cache.m3.large * 64台 = 約135万円/月) 冗長化しんどいし、設定ファイルの記載も辛い ので、縮小化と冗長化の対処をしたい 現状整理 格納されているデータ フレンド情報、セール情報、ランキング情報 キーの件数 1サーバに8DB、1DBあた
Twitterのキャッシュを支えるRedis - ワザノバ | wazanova
https://www.youtube.com/watch?v=rP9EKvWt0zo 1 comment | 0 points | by WazanovaNews ■ comment by Jshiike | 約1時間前 TwitterのYao Yuが、大規模サービスのキャッシュにおいてRedisを活用する取組みについて紹介しています。 1) Redisを採用している理由 キャッシュだけで、ストレージとしては利用していない。 主なところでは、Twitterのタイムラインで利用している。ホーム画面であれ、ユーザ画面であれ、タイムラインはTweetのインデックスなので、key/valueストア型のRedisを利用するケースとして最適。 以前はmemcachedを使っていたが、問題になったのは、タイムラインでおきるread/writeは、（ユーザが閲覧している範囲に追加反映するということなの
Redis による分散ロック — Redis Documentation (Japanese Translation)
Redis による分散ロック¶ 異なるプロセス同士が、相互に排他的な方法で共有リソースに対して操作を実行する、という環境において、分散ロックは非常に役に立ちます。 Redis を使った DLM (Distributed Lock Manager) の実装については、多くのライブラリやブログポストがあります。しかし、ライブラリごとに異なるアプローチがとられており、またその多くは、より複雑なデザインと比較するとシンプルで、そのぶん保証される内容が低いアプローチとなっています。 このページは、Redis 上で分散ロックを実装するにあたり、標準的なアルゴリズムを提供することを目指すものです。私たちはここで Redlock と呼ぶアルゴリズムを提供します。これは DLM 実装の一種で、よく見かけるような、ひとつのインスタンスを使うアプローチよりも安全である、と私たちは考えています。コミュニティがこの
Heroku Redis Now Available in Public Beta
Developers increasingly need a variety of datastores for their projects -- no one database can serve all the needs of a modern, scalable application. For example, an e-commerce app might store its valuable transaction data in a relational database while user session information is stored in a key-value store because it changes often and needs to be accessed quickly. This is a common pattern across
Introducing Dynomite
Introduction & OverviewNetflix has long been a proponent of the microservices model. This model offers higher-availability, resiliency to failure and loose coupling. The downside to such an architecture is the potential for a latent user experience. Every time a customer loads up a homepage or starts to stream a movie, there are a number of microservices involved to complete that request. Most of
よくわかるLinux帯域制限 | GREE Engineering
矢口です。 みなさんはLinuxのtcという機能をご存知でしょうか。送信するパケットの帯域制御を行うことができる大変強力な機能で、グリーでもいくつかの用途で使用されています。 具体的な事例の一つはRedisです。Redisではreplicationを新規に開始する際やfailoverが発生しmasterが切り替わった際(特に2.6系)にストアされている全データが転送されます。しかし帯域制限をかける機能がないため、ネットワーク帯域を圧迫してしまう危険性があります。また通常のクライアントとの通信でも大量のクエリにより予想以上の帯域を使用してしまう可能性があります。このような場合にtcを用いることでRedisの使用する帯域をコントロールできます。 このように有用なtcですが残念なことに日本語/英語ともにわかりやすい解説や詳細な情報は多くありません。 私も社内において使われていたtcの設定に問題が
#isucon 2014にfujiwara組で出場して予選2日目暫定1位を取りました
どうもこんにちは、れもんです。今年もISUCONの季節がやってきましたね。昨年はfujiwaraさんの右腕として出題業をやりまして、今年はそのままfujiwara組として予選に出場しました。 結果は既報の通りですが、ひとまず2日目で暫定1位のスコアを出しています。67782です。では問題の感想とかやったことを振り返っていきます。あ、長いのでマジメに読んだら読むのにたぶん10分くらいかかりますよ。 また、チームメンバーのfujiwara, handlenameのブログも出そろいましたのでそちらも合わせてお読みください。 #isucon 4に参加して予選2日目暫定1位になりました (@fujiwara) #isucon 4にfujiwara組として参加しました (@handlename) 前日まで 金曜日のお昼にチームでランチして分担を確認。fujiwaraさんが「今回は実装が速そうなhand
How HipChat Stores and Indexes Billions of Messages Using ElasticSearch and Redis - High Scalability -
« Sponsored Post: Netflix, Logentries, Host Color, Booking, Apple, ScaleOut, MongoDB, BlueStripe, AiScaler, Aerospike, LogicMonitor, AppDynamics, ManageEngine, Site24x7 | Main | Stuff The Internet Says On Scalability For January 3rd, 2014 » This article is from an interview with Zuhaib Siddique, a production engineer at HipChat, makers of group chat and IM for teams. HipChat started in an unusual
Pairy : チャットデータを Redis から Amazon DynamoDB に全移行した話（１） - Tech Blog
CTOの椎名アマドです。 今回は、Pairyのチャットデータを全てRedisからAmazon DynamoDBに移行した話をしたいと思います。 我々が 2012年6月に カップル専用アプリ Pairy をリリースした時には、 データベースは MySQL と Redis の両方を利用するところで始めました。 Redis の役割は： 1. MySQLレスポンスのキャッシュ 2. プッシュ通知等のキュー 3. チャットのデータを全保管 サービスローンチ直後はまだ Appサーバー(EC2)１台と、MySQL & Redisを両方走らせてる DBサーバー(EC2)１台で十分だという判断で、しばらくはそんな構成でやってました。（S3などは省略） しかし、いざサービスが成長してくるともちろん MySQL & Redis を１台でまかなうのはキツくなり、MySQL と Redis を別々のEC2インスタン
Vedis - An Embeddable Datastore Engine
Vedis is an embeddable datastore C library built with over 70 commands similar in concept to Redis but without the networking layer since Vedis run in the same process of the host application. Unlike most other datastores (i.e. memcache, Redis), Vedis does not have a separate server process. Vedis reads and writes directly to ordinary disk files. A complete database with multiple collections, is c
Redisを使う時は見積の二倍の容量必要だよね、という話 - Qiita
[15487] 04 Aug 21:02:37.523 * 1 changes in 900 seconds. Saving... [15487] 04 Aug 21:02:37.523 # Can't save in background: fork: Cannot allocate memory redis-cli infoしても、使用してるメモリは全体の半分ちょっとだったし、空きは十分にある… 答えは Redis Administration http://redis.io/topics/admin に書いてありました。 原因と解決策 redisのバックアップが走る際、おそらく現状使用している量と同じだけのallocateを要求しているために、redis自体はメモリ使用が50%強だとしても、バックアッププロセスが落ちてしまう模様。 解決は簡単で、Redis Administratio
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The Right Toolbox
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Redis勉強会資料(2015/06 update)
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