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标题: 第80篇 35个Redis企业级性能优化点与办理方案的简单介绍 [打印本页]

作者: 怀念夏天 时间: 2024-12-9 21:30
标题: 第80篇 35个Redis企业级性能优化点与办理方案的简单介绍
前言

Redis作为企业级应用中广泛使用的高性能键值存储数据库，其性能优化是一个复杂且多面的话题。
Redis的性能优化涉及到硬件选择、设置调解、客户端优化、长期化策略等多个层面。
1.硬件优化

办理方案：选择更快的CPU、更多的内存、更快的磁盘（SSD推荐）和充足的网络带宽。
2.合理的实例摆设

办理方案：根据业务访问模式，决定是使用单实例、主从复制、哨兵系统还是Redis集群。
3.毗连数优化

办理方案：调解redis.conf中的maxclients参数，以顺应业务需求。
示例设置：

maxclients 10000

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4.命令优化

办理方案：避免使用耗时的命令，如KEYS、FLUSHDB等，使用SCAN替代。
5.使用毗连池

办理方案：使用客户端毗连池减少毗连创建和烧毁的开销。
示例代码（Java Jedis毗连池）：

JedisPoolConfig poolConfig = new JedisPoolConfig();
poolConfig.setMaxTotal(100);
poolConfig.setMaxIdle(10);
poolConfig.setMinIdle(5);
JedisPool jedisPool = new JedisPool(poolConfig, "localhost", 6379);
Jedis jedis = jedisPool.getResource();
// 执行命令
jedis.set("foo", "bar");
// 关闭连接
jedis.close();

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6.Pipelining批量命令

办理方案：使用Pipeline批量执行命令，减少网络延迟。
示例代码（Java Jedis Pipeline）：

Jedis jedis = jedisPool.getResource();
Pipeline pipeline = jedis.pipeline();
pipeline.set("foo", "bar");
pipeline.get("foo");
List<Object> results = pipeline.syncAndReturnAll();
jedis.close();

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7.键值对设计

办理方案：选择符合的数据类型，使用散列（Hash）存储相关联的字段
示例代码：

// 使用Hash存储用户信息
hset "user:1000" "name" "John Doe"
hset "user:1000" "email" "john@example.com"

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8.内存优化

办理方案：使用内存淘汰策略，如volatile-lru或allkeys-lru。
示例设置：

maxmemory-policy allkeys-lru

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9.长期化策略

办理方案：根据数据的重要性选择符合的长期化方式（RDB、AOF或两者团结）。
示例设置：

appendonly yes
appendfsync everysec

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10.禁用长期化

办理方案：对于可以容忍数据丢失的场景，可以完全禁用长期化。
示例设置：

save ""
appendonly no

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11.Lua脚本

办理方案：使用Lua脚原来打包多个命令，减少网络延迟。
示例代码：

-- Lua脚本，实现原子增减操作
return redis.call('INCR', KEYS[1])

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12.慢查询日记

办理方案：开启慢查询日记，分析慢查询原因。
示例设置：

slowlog-log-slower-than 10000
slowlog-max-len 128

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13.主从复制

办理方案：使用主从复制进步读性能，同时实现数据的热备份。
示例设置：

slaveof <masterip> <masterport>

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14.Redis集群

办理方案：使用Redis集群实现数据的自动分区和高可用。
示例命令：

./redis-trib.rb create --replicas 1 127.0.0.1:7000 127.0.0.1:7001 127.0.0.1:7002

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15.监控和报警

办理方案：使用Redis自带的监控工具或第三方监控系统，实时监控Redis状态。
示例命令：

redis-cli info

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16.禁用THP

办理方案：禁用Transparent HugePages，避免内存页管理的性能消耗。
示例命令：

echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled

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17.利用系统优化

办理方案：调解利用系统参数，如文件描述符限制、TCP缓冲区巨细等。
示例命令：

sysctl -w net.core.somaxconn=1024
ulimit -n 4096

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18.网络优化

办理方案：优化TCP堆栈参数，如TCP接收和发送缓冲区巨细。
示例命令：

sysctl -w net.ipv4.tcp_rmem='4096 87380 6291456'
sysctl -w net.ipv4.tcp_wmem='4096 16384 4194304'

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19.数据压缩

办理方案：对于大体积的数据，使用数据压缩算法减少存储巨细和传输时间。
示例：使用ZIPLIST编码的数据结构存储小对象。
20.优化键设计

办理方案：设计具有前缀的键名，便于管理和迁移。
示例：

// 使用命名空间来区分不同的数据类型
set user:1000:name "John Doe"
set user:1000:email "john@example.com"

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21.避免大Key和大Value

办理方案：大Key和大Value会影响Redis的性能和稳定性，应尽量避免。
示例：将大的列表或集合分割成多个小的集合。
22.使用二进制序列化

办理方案：使用二进制序列化协议进步数据传输效率。
示例：使用MSGPACK或PROTOBUF序列化Java对象。
23.优化数据访问模式

办理方案：根据业务特点，优化数据的访问模式，如使用缓存预热、缓存雪崩的办理方案等。
24.合理的数据过期策略

办理方案：为数据设置合理的过期时间，避免过期数据占用内存。
示例设置：

expire user:1000:email 86400

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25. 减少网络延迟

办理方案：优化网络环境，使用QoS策略减少网络延迟。
26. 使用SSD而不是HDD

办理方案：使用固态硬盘(SSD)代替机械硬盘(HDD)，进步磁盘I/O性能。
27. 优化长期化日记

办理方案：调解AOF长期化的策略，比如使用everysec或no选项。
示例设置：

appendfsync no

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28. 使用Redis 4.0以上的版本

办理方案：新版本的Redis提供了更多的功能和性能改进，如增长了模块系统、支持多线程等。
29. 避免使用阻塞命令

办理方案：在可能的情况下，避免使用可能导致阻塞的命令，如BLPOP、BRPOP等。
30. 定期进行性能评估

办理方案：定期对Redis实例进行性能评估，根据评估效果调解设置。
示例工具：使用redis-benchmark工具进行基准测试。
31. 使用Redisson客户端

办理方案：对于Java应用，使用Redisson客户端可以提供更高级的功能，如分布式锁、原子利用等。
示例代码（Redisson设置）：

Config config = new Config();
SingleServerConfig singleServerConfig = config.useSingleServer();
singleServerConfig.setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
RedissonClient redisson = Redisson.create(config);

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32. 避免全量扫描

办理方案：在可能的情况下，避免使用KEYS命令进行全量扫描，这会导致性能急剧下降。
33. 优化数据迁移

办理方案：在进行数据迁移时，使用MIGRATE命令，它可以原子性地迁移数据。
示例命令：

MIGRATE "127.0.0.1" 6379 "127.0.0.1" 6380 "key" 0 5000 REPLACE

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34. 优化日记级别

办理方案：根据必要调解日记级别，避免冗余日记占用过多磁盘空间和CPU资源。
示例设置：

loglevel warning

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35. 优化Redis设置文件

办理方案：定期审查和优化redis.conf设置文件，以匹配当前的业务需求。
末了
以上是Redis企业级性能优化的一些关键点和办理方案。
在实施这些优化措施时，必要考虑到业务的详细需求和Redis实例的当前状态，以确保优化措施能够带来性能上的提升，同时避免引入新的问题。此外，对于任何重要的设置更改，都应该先在测试环境中进行验证，以确保优化措施的有效性和系统的稳定性。
出自：https://www.cnblogs.com/wgjava/p/18267106

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