Redis进行性能优化可以考虑的一些策略
选择合适的数据结构
根据实际的需求选择合适的数据结构,以高效地访问和存储多个属性。
比如如果你需要存储用户的多个属性,如用户名、邮箱等,使用哈希可以比使用多个字符串键值对更节省内存
避免大key/value
较大地key和value会占用更多的内存,还可能影响性能,保持key的简短,并使用简洁的命名约定。
比如user:1001:profile
简化为u:1001:p
。
也可以做压缩等优化
使用Pipeline
对于多个命令的批量操作,使用Pipeline可以显著降低网络延迟,提升性能。
比如,批量设置key可以这样写,这样一次可以发送多个命令,减少了网络往返时间,能够提升性能
package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/go-redis/redis/v8"
)
var ctx = context.Background()
func main() {
// 创建Redis客户端
rdb := redis.NewClient(&redis.Options{
Addr: "localhost:6379", // Redis地址
Password: "", // 密码,没有则留空
DB: 0, // 使用默认数据库
})
// 检查连接
pong, err := rdb.Ping(ctx).Result()
if err != nil {
fmt.Println("Error:", err)
return
}
fmt.Println(pong)
// 创建Pipeline
pipe := rdb.Pipeline().Pipeline()
// 批量设置key-value对
keysValues := map[string]string{
"key1": "value1",
"key2": "value2",
"key3": "value3",
}
for k, v := range keysValues {
pipe.Set(ctx, k, v, 0) // 设置key-value对,0表示过期时间,这里设置为永不过期
}
// 执行Pipeline中的所有命令
_, err = pipe.Exec(ctx)
if err != nil {
fmt.Println("Error:", err)
return
}
fmt.Println("Pipeline executed successfully")
}
控制连接数量
过多的连接会造成资源浪费,使用连接池可以有效管理连接数量,连接会被复用,而不是每次创建新连接,使用完以后又放回连接池,使用连接池可以有效节省连接的创建和销毁时间。比如使用JedisPool。
定时清理数据
首先是设置合理的过期策略,可以防止内存被不再使用的数据占满。比如,缓存热点数据可以设置过期时间,也可以对会话数据设置过期时间。
其次,尽量每个key都设置过期时间,对于一些永不过期的key,也要看能不能定期清理;不能清理的话可以换个存储方式
使用Redis集群
数据量增大时,使用Redis集群可以将数据分散到多个节点,提升并发性能。使用的时候可以将数据哈希分片到多个Redis实例,这样可以避免单个Redis实例数据太多,占用内存过多。
例如,缓存用户相关信息的时候根据用户的唯一id来决定使用哪个缓存Redis。
充分利用内存优化
选择合适的内存管理策略,Redis支持LRU策略,可以自动删除不常用的数据,比如配置Redis的maxmemory
maxmemory 256mb
maxmemory-policy allkeys-lru
使用Lua脚本
可以保证多条命令在Redis中原子性执行,减少网络延迟
监控与调优
使用INFO命令监控Redis性能数据,如命令支持、内存使用等,及时调优
避免热点Key
热点Key会造成单一节点的压力,需要尽量避免
使用压缩
存储大对象的时候,可以考虑用压缩来节省内存,比如使用gzip
压缩json
数据
控制数据的持久化
合理设置RDB
和AOF
的持久化策略,避免频繁写盘造成性能下降
Redis设计与实现第11章 – AOF持久化 总结(实现 重写)
Redis设计与实现第10章 – RDB持久化 总结 (创建、载入、自动保存、文件结构)
尽量减少事务使用
事务会锁住Key,因此在高并发场景下,避免过度使用MULTI/EXEC,可以直接用单条命令替代事务
合理配置客户端
调整客户端的连接超时和重连策略,以适应高负载场景,确保连接稳定
使用Redis Sentinel
使用Sentinel进行监控,实现高可用,确保系统在故障时能够快速切换
优化网络配置
确保Redis服务器有良好的带宽,避免网络瓶颈
原文地址:https://blog.csdn.net/LightOfNight/article/details/144154285
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