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この記事は、はてなエンジニアアドベントカレンダー2016の12日目の記事です。 先日こういうツイートをしました。 Redisはキャッシュ用途のミドルウェアだと思わない方が良いと思う — songmu (@songmu) 2016年12月10日 言いたかったのは、Redisはキャッシュのためだけのミドルウェアだと誤解されがちなのですが実際はそうではないということです。実際、公式サイト を見に行くと以下の様なことが書かれています。 Redis is an open source (BSD licensed), in-memory data structure store, used as a database, cache and message broker. つまり、Redisは多彩なデータ構造を保持できるインメモリーのデータストアで、様々な活用法があり、キャッシュとして「も」使える、とい
Redis不適切利用による問題は本番運用が始まってから顕在化することが多く、時限爆弾みたいな存在です。事前に防ぐにはコードレビュー段階で叩くしかありません。 Redisはスクリプト言語と相性が良く、適切に利用するとRDBと比較し驚くほど高速なプログラムを組むことができます。昨年尊敬する先輩にコードレビューで斧100本くらい(レビューコメント)投げられて血まみれになりつつ学んだことを、まとめて書いてます。概要は『消えても良いデータならRedis』 Redisのメモリが溢れたら... (この話は事実ではなくファンタジーです。) 深夜電話で叩き起こされました。どうやらアクセス障害みたいです。 何人かで実機確認したら、まったくゲームが遊べない。データ不整合怖いのでメンテIN。 ほどなくしてRedisが溢れメモリ不足で新規書き込みが出来なくなっていると判明。サーバのメモリ容量は64GByteでこれ以
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
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redis_cluster.md Redis Cluster のリシャーディングとorphaned masterの話 (2019/04 追記 こちらの情報は非常に古く、またRC版での結果となります。記録として残していますが参考になさらないでください) CyberAgent エンジニア Advent Calendar 2014 2日目です。 昨日に引き続き、秋葉原ラボの柿島が担当します。仕事ではHadoopクラスタの運用を中心に、秋葉原ラボのインフラ/ミドルウェアまわりを担当しています。今年はHadoop、mesos、Aerospikeと分散型のシステムを触る機会が多い1年でした。 この記事のテーマはRedis Clusterです。Redis Clusterが使えるようになるRedis 3.0.0は10月にRC1がリリースされました。2015年のQ1にstableリリースを目指しているようで
redis-eventsource.go �LA�U pd[@�U package main import ( eventsource "github.com/antage/eventsource/http" redis "github.com/vmihailenco/redis" "log" "net/http" ) func haltOnErr(err error){ if err != nil { panic(err) } } type subscriptionHandler struct { index map[string]subscription } // maps a url to a redis Subscribe channel type subscription struct { pubsub * redis.PubSubClient es eventsource.Ev
2. システム概要 homingは、アメーバピグ関連サービスのいずれかにログインしているユーザに対して、各サービスの通知情報を横断的にプッシュ通知します。 システムの構成は以下の通りです。 図2-1. システム概要 2-1. APIサーバ ユーザへの通知要求を受け付けるREST fullなAPIを備えたWebサーバです。 Node.jsのClusterによる、master/worker構成で稼働します。 通知要求はワーカプロセスで処理します。 図2-2. APIサーバ 2-2. Redisサーバ(データストア用) 一時的なデータをストアするためのRedisサーバです。 sentinelプロセスによる、master/slave構成で稼働します。 ストアされたデータはメモリ上のみで管理し、ディスクへの書き込みは行いません。 以下の情報を管理します。 ユーザのオンライン情報 ユーザIDの索
ユーザ情報のように ID をキーにした大量のデータを Redis で管理する場合、ひと工夫して Hash 型を使うと、単純に string 型を使った場合に比べてメモリ使用量が激減することを教わったので、追試してみた。 データモデル String 型を使う 各 ID のデータを Redis で管理する場合、素直にやるなら string 型で保存する。 > set object:123456 val123456 OK > get object:123456 "val123456" 非常に原始的なキーとバリューのペア。 Hash 型を使う Redis 2.2 以降では hash が機能改善され、フィールド数が一定数におさまり、フィールドのデータが一定サイズに収まると、メモリ使用量が平均して 1/5 に軽減されている。 Special encoding of small aggregate da
オンメモリ KVS の Redis では、使用メモリに上限を設定し、閾値を超えた場合のポリシー(maxmemory-policy)を複数の中から設定できるようになっている。 パラメータとポリシーを整理したのが以下 使用メモリの上限値 redis.conf の次のパラメータで設定する。 maxmemory maxmemory-policy メモリ使用量が閾値を超えている状況でキー追加する場合の振る舞いを定義する。以下の 6 つの maxmemory-policy から選択できる。 volatile-lru : remove the key with an expire set using an LRU algorithm allkeys-lru : remove any key accordingly to the LRU algorithm volatile-random : remove
やりたいこと Redisをセッションデータの保存先にしたい Beakerって? 様々なデータストアにセッションデータを保存するWSGI Middleware。WSGIレイヤーなのでFlask以外のWAF(bottleとか)でも使えるはず。 必要なもの Python 2.6+ (自分はPython 3.3.4で動かしてる) Flask Beaker beaker_extensions - beakerだけだとRedisには対応してないためこれが必要 redis-py Redis サンプルコード gist9811874 動かす $ pip install beaker flask redis git+git://github.com/bbangert/beaker_extensions.git $ python beaker_sample.py http://localhost:5000/ に
ロック機能のポイントはSETNXです。 指定したキーがなかった場合は値をセットして1を返し、 既に存在する場合は何もせず0が返ってきます。 つまり、1はロック成功、0は他からロック済みと判断することができます。 それでは実装に進みましょう。 まずロックのインタフェースを用意します。 public interface Lock { public void lock() throws TimeoutException; public void unlock(); } 最低限のロックとアンロックを用意しました。 続いて中身を実装します。 public class RedisLock implements Lock { private static final String LOCK_KEY_PREFIX = "lock:"; private static final int LOCK_EXPIR
Redis 2.8 の redis-sentinel によるレプリケーションの自動フェイルオーバーについて、 比較的発生しそうな障害を想定して動作検証してみました。 結論から redis-server の自動再起動を構成している場合は要注意。 daemontools とか。 Master が落ちた後すぐ(例えば数秒)に再起動してきた場合、 再び Master としてレプリケーションに参加します。 よって、Master 再起動の前後でデータに差異があった場合でも、 再起動後のデータをもとに同期される為、データが破壊される可能性があります。 これを回避する為には、Sentinel により sdown/odown として認識されるのを待ってからインスタンスを復帰させるようにします。 復帰が早すぎると、障害(sdown/odown)ではなく再起動(reboot)と認識します。 レプリケーションの再
ゴクロの大平です。ごくろうさまです。 Redisは高速で、かつデータの永続化や、複数のデータ型によるストア(list,set,sorted set等)も対応しており、機能的が豊富ということから愛用者の多いKVS実装の一つだと思います。 特に私のようなアプリケーションエンジニアの人間にとってはデータ型のバリエーションの豊富さが便利さを感じる部分で、たとえばlistを用いてタイムライン的な情報や履歴情報の管理、sorted setを用いてランキング情報の管理、などのようにアプリケーションの需要の多くにRedisが対応することができます。 これらの情報を登録する際のフローとしては自作のアプリケーションから直接、というケースが多いと思いますが、せっかくFluentdのような便利なlog collector実装があるので、FluentdとRedisを組み合わせる事でカジュアルに情報の蓄積を行いたい
Classifiers Development Status 5 - Production/Stable Environment Console Intended Audience Developers License OSI Approved :: MIT License Operating System OS Independent Programming Language Python Python :: 3 Python :: 3 :: Only Python :: 3.7 Python :: 3.8 Python :: 3.9 Python :: 3.10 Python :: 3.11 Python :: Implementation :: CPython Python :: Implementation :: PyPy redis-py The Python interface
前回、多機能高速なキーバリューストアRedisをインストールして、本体ソースについてきたクライアントで値を保存したり取得したりしてみました。 前回の記事 今回は同じ事をRubyからやってみたいと思います。 あと、最後の方でRuby+Redisでツイッターのタイムライン的なものを表現してみたり。 インストール ライブラリはgemで提供されています。 $ gem install redis使い方 Redis.newでオブジェクトを生成して、あとはRedisのコマンド(http://redis.shibu.jp/commandreference/index.html)にならってメソッドが実装してあるようです。 ローカルホストの標準ポートでRedisが動いている場合 redis = Redis.new ホストとポートを指定する場合 redis = Redis.new(:host => "10.0.
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