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redis性能调优

2024-04-02 19:55

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针对Redis的性能优化,主要从下面几个层面入手:



集群分片

为何要做集群分片:

当上述两个问题出现时,就必须要对Redis进行分片了。
Redis的分片方案有很多种,例如很多Redis的客户端都自行实现了分片功能,也有向Twemproxy这样的以代理方式实现的Redis分片方案。然而首选的方案还应该是Redis官方在3.0版本中推出的Redis Cluster分片方案。

本文不会对Redis Cluster的具体安装和部署细节进行介绍,重点介绍Redis Cluster带来的好处与弊端。

Redis Cluster的能力

其中第三点是基于主从复制来实现的,Redis Cluster的每个数据分片都采用了主从复制的结构,原理和前文所述的主从复制完全一致,唯一的区别是省去了Redis Sentinel这一额外的组件,由Redis Cluster负责进行一个分片内部的节点监控和自动failover。

Redis Cluster分片原理

Redis Cluster中共有16384个hash slot,Redis会计算每个key的CRC16,将结果与16384取模,来决定该key存储在哪一个hash slot中,同时需要指定Redis Cluster中每个数据分片负责的Slot数。Slot的分配在任何时间点都可以进行重新分配。

客户端在对key进行读写操作时,可以连接Cluster中的任意一个分片,如果操作的key不在此分片负责的Slot范围内,Redis Cluster会自动将请求重定向到正确的分片上。


数据淘汰机制

Redis提供了5种数据淘汰策略:

最好为Redis指定一种有效的数据淘汰策略以配合maxmemory设置,避免在内存使用满后发生写入失败的情况。

一般来说,推荐使用的策略是volatile-lru,并辨识Redis中保存的数据的重要性。对于那些重要的,绝对不能丢弃的数据(如配置类数据等),应不设置有效期,这样Redis就永远不会淘汰这些数据。对于那些相对不是那么重要的,并且能够热加载的数据(比如缓存最近登录的用户信息,当在Redis中找不到时,程序会去DB中读取),可以设置上有效期,这样在内存不够时Redis就会淘汰这部分数据。

配置方法:

maxmemory-policy volatile-lru   #默认是noeviction,即不进行数据淘汰

本文参考资料https://www.cnblogs.com/276815076/p/7245333.html


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