Redis性能调优_redis连接池性能调优

第一段：设计优化

① 利用jemalloc特性进行优化

大键值对,延长写入和读取耗时、延长持久化需要时间,延长网络传输时间,并且占用内存多,更容易触发内存淘汰机制.尽量缩短存储长度,必要时进行压缩和序列化

第二段：设置键值的过期时间

Redis的serverCron函数定期清除过期键,节约内存占用,避免键值对过多堆积,频繁触发内存淘汰机制

第三段：限制Redis内存大小

LRU(Least Recently Used,最近最少使用)原理：使用链表保存缓存数据,越靠近表头,存放的数据访问时间越近.当有新数据时插入表头,当有缓存命中时,将数据移至表头,当内存不足时,丢弃表尾数据

缺点是类似全表扫描时,会将链表数据污染

LFU(Least Frequently Used,最不经常使用策略)原理：记录内存块的使用次数,回收时,按照访问次数排序,当缓存不足时,将使用频率最低的内存释放.

缺点是短时间内大量访问的数据很难删除

①?Redis缓存淘汰策略noeviction：不淘汰任何数据,当内存不足时,新增操作会报错,Redis 默认内存淘汰策略；

allkeys-lru：淘汰整个键值中最久未使用的键值；

allkeys-random：随机淘汰任意键值；

volatile-lru：淘汰所有设置了过期时间的键值中最久未使用的键值；

volatile-random：随机淘汰设置了过期时间的任意键值；

volatile-ttl：优先淘汰更早过期的键值；

volatile-lfu：淘汰所有设置了过期时间的键值中,最少使用的键值；

allkeys-lfu：淘汰整个键值中最少使用的键值；

?第四段：使用Lazy free特性（Redis④0新增）

删除大键值对比较耗时,造成主线程的阻塞,为此将删除的操作放在子线程中.共有四项配置：

lazyfree-lazy-eviction：当Redis运行内存超过最大内存,是否启用lazy free

lazyfree-lazy-expire：当设置了过期键,在键过期之后,是否启用lazy free

lazyfree-lazy-server-del：有些命令会隐式删除键,比如rename命令,对这些命令执行时是否启用lazy free

slave-lazy-flush：从节点加载主节点的RDB文件前,会运行flushall清理原有数据,此时是否启用lazy free

第五段：禁用长耗时的查询命令

Redis大部分的读写命令的时间复杂度在O(1)到O(N)之间.对于O(N)的命令,需要谨慎使用,如果执行时间过长,将会阻塞Redis

禁用Keys

避免一次查询所有键,使用scan命令进行分批遍历

控制Hash、Set、Sorted Set结构的数据大小

第六段：使用slowlog优化耗时命令

使用slowlog命令找出高耗时的Redis命令.慢查询的配置项：

slowlog-log-slower-than：慢查询评定的时间阈值,单位微妙

slowlog-max-len：配置慢查询日志的最大记录数

第七段：避免大量数据同时失效

在设置过期时间时,加入随机数.

第八段：检查数据持久化策略

RDB持久化,可能存在一定时间内的数据丢失.AOF持久化,文件较大时执行较慢,影响启动速度.在非必须持久化操作时,可以关闭持久化,避免间歇性的卡顿（serverCron函数周期性执行持久化操作）

第九段：使用Pipeline批量操作数据

使用Redis连接池,减少网络传输次数和非必要调用指令.

import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;

十第一段：使用分布式架构增加读写速度

Redis分布式架构有：

主从同步：读写分离

哨兵：自动容灾

Redis Cluster集群：多读多写,高扩展（集群可添加节点）高可用（某主节点无从节点自动将其他主节点多余的从节点转移）,自动容灾

十第二段：其他优化

使用物理机非虚拟机.虚拟机和物理机共享物理网口,并且一台物理机可能有多个虚拟机运行,在内存占用和网络延迟上性能较差

十第三段：禁用THP特性

Redis雪崩现象：

解决方案：过期时间设置加入随机数

Redis缓存击穿：

缓存中没有（过期）,但数据库中存在数据.此时大量并发请求访问这部分数据,数据库压力陡增.缓存雪崩是大量的缓存击穿.

解决方案：

①设置热点数据永不过期

public String getData(String key) throws Exception{

String data = redis.get(key);
if(data == null){
    if(lock.tryLock()){
        data = redis.get(key);
        if(data == null){
            //查询数据库
            data = mysql.select();
            redis.set(key,data);
        }else{
            return data;
        }
    }else{            
        Thread.sleep(1000);
        return getData(key);
    }
}
return data;        
}

Redis缓存穿透：

缓存和数据库中都没有某数据,但有大量的并发请求查询这些数据.导致数据库宕机,主要考虑是漏洞攻击

① 接口层加校验,譬如用户鉴权

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