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Redis面試必備之緩存設(shè)計(jì)規(guī)范與性能優(yōu)化詳解

 更新時(shí)間:2024年03月01日 09:48:32   作者:江-小北  
你是否在使用Redis時(shí),不清楚Redis應(yīng)該遵循的設(shè)計(jì)規(guī)范而苦惱,你是否在Redis出現(xiàn)性能問題時(shí),不知道該如何優(yōu)化而發(fā)愁,快跟隨小編一起學(xué)習(xí)起來吧

一、Redis Key-Value設(shè)計(jì)規(guī)范&性能優(yōu)化

1. key名設(shè)計(jì)規(guī)范

(1)【建議】: 可讀性和可管理性

以業(yè)務(wù)名(或數(shù)據(jù)庫名)為前綴(防止key沖突),用冒號(hào)分隔,比如業(yè)務(wù)名:表名:id

(2)【建議】:簡潔性

保證語義的前提下,控制key的長度,當(dāng)key較多時(shí),內(nèi)存占用也不容忽視,例如:

(3)【強(qiáng)制】:不要包含特殊字符

反例:包含空格、換行、單雙引號(hào)以及其他轉(zhuǎn)義字符

2. Value設(shè)計(jì)規(guī)范

(1)【強(qiáng)制】:拒絕bigkey(防止網(wǎng)卡流量、慢查詢)

在Redis中,一個(gè)字符串最大512MB,一個(gè)二級(jí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(例如hash、list、set、zset)可以存儲(chǔ)大約40億個(gè)(2^32-1)個(gè)元素,但實(shí)際中如果下面兩種情況,我就會(huì)認(rèn)為它是bigkey。

  • 字符串類型:它的big體現(xiàn)在單個(gè)value值很大,一般認(rèn)為超過10KB就是bigkey。
  • 非字符串類型:哈希、列表、集合、有序集合,它們的big體現(xiàn)在元素個(gè)數(shù)太多。

一般來說,string類型控制在10KB以內(nèi);

hash、list、set、zset元素個(gè)數(shù)不要超過5000。

反例:一個(gè)包含200萬個(gè)元素的list。

3. bigkey性能優(yōu)化

bigkey的危害:

1.導(dǎo)致redis阻塞

2.網(wǎng)絡(luò)擁塞

bigkey也就意味著每次獲取要產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)流量較大;

假設(shè)一個(gè)bigkey為1MB,客戶端每秒訪問量為1000,那么每秒產(chǎn)生1000MB的流量,對(duì)于普通的千兆網(wǎng)卡(按照字節(jié)算是128MB/s)的服務(wù)器來說簡直是滅頂之災(zāi),而且一般服務(wù)器會(huì)采用單機(jī)多實(shí)例的方式來部署,也就是說一個(gè)bigkey可能會(huì)對(duì)其他實(shí)例也造成影響,其后果不堪設(shè)想。

3.過期刪除

有個(gè)bigkey,它安分守己(只執(zhí)行簡單的命令,例如hget、lpop、zscore等),但它設(shè)置了過期時(shí)間,當(dāng)它過期后,會(huì)被刪除,如果沒有使用Redis 4.0的過期異步刪除(lazyfree-lazy- expire yes),就會(huì)存在阻塞Redis的可能性。

bigkey的產(chǎn)生:

一般來說,bigkey的產(chǎn)生都是由于程序設(shè)計(jì)不當(dāng),或者對(duì)于數(shù)據(jù)規(guī)模預(yù)料不清楚造成的,來看幾個(gè)例子:

  • 社交類: 粉絲列表,如果某些明星或者大v不精心設(shè)計(jì)下,必是bigkey。
  • 統(tǒng)計(jì)類: 例如按天存儲(chǔ)某項(xiàng)功能或者網(wǎng)站的用戶集合,除非沒幾個(gè)人用,否則必是bigkey。
  • 緩存類: 將數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)庫load出來序列化放到Redis里,這個(gè)方式非常常用,但有兩個(gè)地方需要注意,第一,是不是有必要把所有字段都緩存;第二,有沒有相關(guān)關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù),有的同學(xué)為了圖方便把相關(guān)數(shù)據(jù)都存一個(gè)key下,產(chǎn)生bigkey。

如何優(yōu)化bigkey

1、拆

如果是大List(big list),那么就可以拆成多個(gè)List:

比如拆成:list1、list2、...listN

如果是一個(gè)大的哈希表(big hash),可以將數(shù)據(jù)分段存儲(chǔ):

比如一個(gè)大的key,假設(shè)存了1百萬的用戶數(shù)據(jù),可以拆分成 200個(gè)key,每個(gè)key下面存放5000個(gè)用戶數(shù)據(jù)

如果bigkey不可避免,也要思考一下要不要每次把所有元素都取出來(例如有時(shí)候僅僅需要 hmget,而不是hgetall),刪除也是一樣,盡量使用優(yōu)雅的方式來處理。

2、選擇合適的數(shù)據(jù)類型【推薦】

最好的優(yōu)化方案其實(shí)是在設(shè)計(jì)階段,所以我們在使用Redis時(shí),在設(shè)計(jì)階段就應(yīng)該盡量避免bigkey,所以選擇合適的數(shù)據(jù)類型尤為重要。

例如:實(shí)體類型(要合理控制和使用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),但也要注意節(jié)省內(nèi)存和性能質(zhì)檢的平衡)

錯(cuò)誤的做法:

set user:1:name tom
set user:1:age 19
set user:1:favor football

正確的做法:

hmset user:1 name tom age 19 favor football

3、控制key的生命周期,redis不是垃圾桶,當(dāng)不需要使用的數(shù)據(jù),及時(shí)過期清理【推薦】

建議使用Expire設(shè)置過期時(shí)間

條件允許可以打散過期時(shí)間,防止幾種過期

比如:設(shè)置key的過期時(shí)間時(shí),采用固定過期時(shí)間+一定范圍內(nèi)的隨機(jī)數(shù)

二、Redis命令的使用規(guī)范&性能優(yōu)化

1、使用O(N)類型的命令要注意關(guān)注N的數(shù)量【推薦】

比如hgetall、lrange、smembers、zrange、sinter等并非不能使用。

但是在使用的時(shí)候一定要明確N的值,不然就可能由于查詢數(shù)據(jù)太大導(dǎo)致redis阻塞。

建議:有遍歷的需求時(shí)可以使用hscan、sscan、zscan代替

2、生產(chǎn)環(huán)境禁用部分高危命令【推薦】

禁止線上使用keys、flushall、flushdb等,通過redis的rename機(jī)制禁掉命令。

當(dāng)有需要掃描的需要時(shí),建議使用scan方式漸進(jìn)式處理

3、合理使用select【推薦】

redis的多數(shù)據(jù)庫較弱,使用數(shù)字進(jìn)行區(qū)分,很多客戶端支持較差,同時(shí)多業(yè)務(wù)用多數(shù)據(jù)庫實(shí)際還是單線程處理,會(huì)有干擾

所以建議redis使用數(shù)據(jù)庫只用序號(hào)0的數(shù)據(jù)庫即可,在0數(shù)據(jù)庫里采用key前綴區(qū)分業(yè)務(wù)即可

4、使用批量操作提高效率【推薦】

當(dāng)我們要插入多個(gè)key時(shí),可以采用一些批量命令代替單個(gè)命令,提高查詢效率,例如:

  • 原生命令:例如mget、mset。
  • 非原生命令:可以使用pipeline提高效率。

但要注意控制一次批量操作的元素個(gè)數(shù)(例如500以內(nèi),實(shí)際也和元素字節(jié)數(shù)有關(guān))。

注意兩者不同:

  • 原生命令是原子操作,pipeline是非原子操作。
  • pipeline可以打包不同的命令,原生命令做不到
  • pipeline需要客戶端和服務(wù)端同時(shí)支持。

5、redis事務(wù)功能較弱,不建議過多使用redis的事務(wù)命令

如果業(yè)務(wù)上有需要,可以使用lua替代【建議】

三、客戶端使用規(guī)范&性能優(yōu)化

1、避免多個(gè)應(yīng)用使用同一個(gè)Redis實(shí)例【推薦】

錯(cuò)誤的做法:

多個(gè)業(yè)務(wù)線公用同一個(gè)redis實(shí)例,比如訂單、庫存、權(quán)限都用同一個(gè)redis實(shí)例,只要有一塊業(yè)務(wù)有阻塞,所有業(yè)務(wù)都會(huì)受影響。

正確的做法:

不相干的業(yè)務(wù)拆分為獨(dú)立的redis實(shí)例,比如訂單、庫存、權(quán)限拆分為3個(gè)redis實(shí)例。

2、客戶端連接使用帶有連接池的連接,可以有效控制連接,同時(shí)提高效率:

Jedis使用連接池方式:

JedisPoolConfig jedisPoolConfig = new JedisPoolConfig();
jedisPoolConfig.setMaxTotal(5);
jedisPoolConfig.setMaxIdle(2);
jedisPoolConfig.setTestOnBorrow(true);

JedisPool jedisPool = new JedisPool(jedisPoolConfig, "192.168.0.60", 6379, 3000, null);
Jedis jedis = null;

使用連接池執(zhí)行命令:

try {
    jedis = jedisPool.getResource();
    //執(zhí)行具體的命令
    jedis.executeCommand()
} catch (Exception e) {
    logger.error("op key {} error: " + e.getMessage(), key, e);
} finally {
//注意這里不是關(guān)閉連接,在JedisPool模式下,Jedis會(huì)被歸還給資源池。
if (jedis != null)
    jedis.close();
}

3、連接池配置參數(shù)優(yōu)化建議

1、maxTotal優(yōu)化:最大連接數(shù)(早期版本叫maxActive)【建議】

實(shí)際上最大連接數(shù)該如何優(yōu)化,是一個(gè)很難回答的問題,考慮的因素有很多:

比如:

  • 業(yè)務(wù)希望的Redis并發(fā)量
  • 客戶端執(zhí)行命令時(shí)間
  • Redis資源:例如nodes(實(shí)例應(yīng)用個(gè)數(shù))* maxTotal是不能超過Redis的最大連接數(shù)maxClients
  • 資源開銷:例如雖然希望控制空閑連接(連接池此刻可馬上使用的連接),但是又不希望因?yàn)檫B接池的頻繁釋放、創(chuàng)建連接造成不必要的開銷。

以一個(gè)例子說明,假設(shè):

一次命令時(shí)間(borrow|return resource + Jedis執(zhí)行命令(含網(wǎng)絡(luò)) )的平均耗時(shí)約為1ms,一個(gè)連接的QPS大約是1000

業(yè)務(wù)期望的QPS是50000

那么理論上需要的資源池大小是50000 / 1000 = 50個(gè)。但事實(shí)上這是個(gè)理論值,還要考慮到要比理論值預(yù)留一些資源,通常來講maxTotal可以比理論值大一些。

但這個(gè)值不是越大越好,一方面連接太多占用客戶端和服務(wù)端資源,另一方面對(duì)于Redis這種高QPS的服務(wù)器,一個(gè)大命令的阻塞即使設(shè)置再大資源池仍然會(huì)無濟(jì)于事。

2、maxldle和minldle優(yōu)化:(資源池允許最大空閑連接數(shù)和資源池確保最少空閑連接數(shù))【建議】

maxldle(最大空閑連接數(shù)):

maxIdle實(shí)際上才是業(yè)務(wù)需要的最大連接數(shù),maxTotal是為了給出余量,所以maxIdle不要設(shè)置過小,否則會(huì)有new Jedis(新連接)開銷。

連接池的最佳性能是maxTotal = maxIdle,這樣就避免連接池伸縮帶來的性能干擾。但是如果并發(fā)量不大或者maxTotal設(shè)置過高,會(huì)導(dǎo)致不必要的連接資源浪費(fèi)。一般推薦maxIdle可以設(shè)置為按上面的業(yè)務(wù)期望QPS計(jì)算出來的理論連接,maxTotal可以再放大一倍。

minIdle(最小空閑連接數(shù)):

minIdle與其說是最小空閑連接數(shù),不如說是"至少需要保持的空閑連接數(shù)",在使用連接的過程中,如果連接數(shù)超過了minIdle,那么繼續(xù)建立連接,如果超過了maxIdle,當(dāng)超過的連接執(zhí)行完業(yè)務(wù)后會(huì)慢慢被移出連接池釋放掉

所以最小空閑連接數(shù)需要根據(jù)自己的業(yè)務(wù)規(guī)模和客戶端規(guī)模自行評(píng)估配置

【建議】:

如果你的系統(tǒng)QPS很高,系統(tǒng)啟動(dòng)完馬上就會(huì)有很多的請求過來,那么可以給redis連接池做預(yù)熱,比如快速的創(chuàng)建一些redis連接,執(zhí)行簡單命令,類似ping(),快速的將連接池里的空閑連接提升到minIdle的數(shù)量。

連接池預(yù)熱示例代碼:

List<Jedis> minIdleJedisList = new ArrayList<Jedis>(jedisPoolConfig.getMinIdle());
for (int i = 0; i < jedisPoolConfig.getMinIdle(); i++) {
    Jedis jedis = null;
    try {
            jedis = pool.getResource();
            minIdleJedisList.add(jedis);
            jedis.ping();
        } catch (Exception e) {
            logger.error(e.getMessage(), e);
        } finally {
        //注意,這里不能馬上close將連接還回連接池,否則最后連接池里只會(huì)建立1個(gè)連接。。
        //jedis.close();
        }
    }
    //統(tǒng)一將預(yù)熱的連接還回連接池
for (int i = 0; i < jedisPoolConfig.getMinIdle(); i++) {
    Jedis jedis = null;
    try {
        jedis = minIdleJedisList.get(i);
        //將連接歸還回連接池
        jedis.close();
      } catch (Exception e) {
        logger.error(e.getMessage(), e);
      } finally {

     }
}

總之,要根據(jù)實(shí)際系統(tǒng)的QPS和調(diào)用redis客戶端的規(guī)模整體評(píng)估每個(gè)節(jié)點(diǎn)所使用的連接池大小

3、【建議】高并發(fā)下,建議客戶端添加熔斷功能

(例如接入sentinel、hystrix)

4、【推薦】設(shè)置合理的密碼

有必要可以使用SSL加密訪問

5、【建議】設(shè)置合適的緩存淘汰策略

LRU 算法(Least Recently Used,最近最少使用)

淘汰很久沒被訪問過的數(shù)據(jù),以最近一次訪問時(shí)間作為參考。

LFU 算法(Least Frequently Used,最不經(jīng)常使用)

淘汰最近一段時(shí)間被訪問次數(shù)最少的數(shù)據(jù),以次數(shù)作為參考。

當(dāng)存在熱點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí),LRU的效率很好,但偶發(fā)性的、周期性的批量操作會(huì)導(dǎo)致LRU命中率急劇下降,緩存污染情況比較嚴(yán)重。這時(shí)使用LFU可能更好點(diǎn)。

根據(jù)自身業(yè)務(wù)類型,配置好maxmemory-policy(默認(rèn)是noeviction),推薦使用volatile-lru。如果不設(shè)置最大內(nèi)存,當(dāng) Redis 內(nèi)存超出物理內(nèi)存限制時(shí),內(nèi)存的數(shù)據(jù)會(huì)開始和磁盤產(chǎn)生頻繁的交換 (swap),會(huì)讓 Redis 的性能急劇下降。

當(dāng)Redis運(yùn)行在主從模式時(shí),只有主結(jié)點(diǎn)才會(huì)執(zhí)行過期刪除策略,然后把刪除操作”del key”同

步到從結(jié)點(diǎn)刪除數(shù)據(jù)。

四、系統(tǒng)內(nèi)核參數(shù)優(yōu)化

1、vm.swapiness配置,根據(jù)linux版本選擇配置(默認(rèn)0)

swap對(duì)于操作系統(tǒng)來說比較重要,當(dāng)物理內(nèi)存不足時(shí),可以將一部分內(nèi)存頁進(jìn)行swap到硬盤上,以解燃眉之急。

但世界上沒有免費(fèi)午餐,swap空間由硬盤提供,對(duì)于需要高并發(fā)、高吞吐的應(yīng)用來說,磁盤IO通常會(huì)成為系統(tǒng)瓶頸。

在Linux中,并不是要等到所有物理內(nèi)存都使用完才會(huì)使用到swap,系統(tǒng)參數(shù)swppiness會(huì)決定操作系統(tǒng)使用swap的傾向程度。swappiness的取值范圍是0~100,swappiness的值越大,說明操作系統(tǒng)可能使用swap的概率越高,swappiness值越低,表示操作系統(tǒng)更加傾向于使用物理內(nèi)存。

swappiness的取值越大,說明操作系統(tǒng)可能使用swap的概率越高,越低則越傾向于使用物理內(nèi)存。

如果linux內(nèi)核版本<3.5,那么swapiness設(shè)置為0,這樣系統(tǒng)寧愿swap也不會(huì)oom kille(殺掉進(jìn)程)

如果linux內(nèi)核版本>=3.5,那么swapiness設(shè)置為1,這樣系統(tǒng)寧愿swap也不會(huì)oom killer

一般需要保證redis不會(huì)被kill掉:

cat /proc/version #查看linux內(nèi)核版本
echo 1 > /proc/sys/vm/swappiness
echo vm.swapiness=1 >> /etc/sysctl.conf

PS:OOM killer 機(jī)制是指Linux操作系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)可用內(nèi)存不足時(shí),強(qiáng)制殺死一些用戶進(jìn)程(非內(nèi)核進(jìn)程),來保證系統(tǒng)有足夠的可用內(nèi)存進(jìn)行分配。

2、vm.overcommit_memory配置改為1(默認(rèn)0)

0:表示內(nèi)核將檢查是否有足夠的可用物理內(nèi)存(實(shí)際不一定用滿)供應(yīng)用進(jìn)程使用;

  • 如果有足夠的可用物理內(nèi)存,內(nèi)存申請?jiān)试S;
  • 否則,內(nèi)存申請失敗,并把錯(cuò)誤返回給應(yīng)用進(jìn)程

1:表示內(nèi)核允許分配所有的物理內(nèi)存,而不管當(dāng)前的內(nèi)存狀態(tài)如何;

如果是0的話,可能導(dǎo)致類似fork等操作執(zhí)行失敗,申請不到足夠的內(nèi)存空間

Redis建議把這個(gè)值設(shè)置為1,就是為了讓fork操作能夠在低內(nèi)存下也執(zhí)行成功。

cat /proc/sys/vm/overcommit_memory
echo "vm.overcommit_memory=1" >> /etc/sysctl.conf
sysctl vm.overcommit_memory=1

3、合理設(shè)置文件句柄數(shù)

操作系統(tǒng)進(jìn)程試圖打開一個(gè)文件(或者叫句柄),但是現(xiàn)在進(jìn)程打開的句柄數(shù)已經(jīng)達(dá)到了上限,繼續(xù)打開會(huì)報(bào)錯(cuò):“Too many open files”

ulimit ‐a #查看系統(tǒng)文件句柄數(shù),看open files那項(xiàng)
ulimit ‐n 65535 #設(shè)置系統(tǒng)文件句柄數(shù)

總結(jié)

本文梳理了在使用Redis過程需要遵循的一些最佳實(shí)踐,包括針對(duì)架構(gòu)維度的一些深入性能優(yōu)化的知識(shí),如果面試官問你:"說下在使用Redis的過程中,需要注意哪些規(guī)范?",如果你按照本文的思路回答,肯定能讓面試官眼前一亮,offer自然就到手了。

以上就是Redis面試必備之緩存設(shè)計(jì)規(guī)范與性能優(yōu)化詳解的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于Redis緩存設(shè)計(jì)規(guī)范與性能優(yōu)化的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!

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    這篇文章主要介紹了淺談Redis中的緩存更新策略,CacheAsidePatter是我們比較常用的緩存更新策略,其由緩存調(diào)用者在更新數(shù)據(jù)庫時(shí),在業(yè)務(wù)邏輯中設(shè)置緩存更新,需要的朋友可以參考下
    2023-08-08
  • 分布式使用Redis實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫對(duì)象自增主鍵ID

    分布式使用Redis實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫對(duì)象自增主鍵ID

    本文介紹在分布式項(xiàng)目中使用Redis生成對(duì)象的自增主鍵ID,通過Redis的INCR等命令實(shí)現(xiàn)計(jì)數(shù)器功能,具有一定的參考價(jià)值,感興趣的可以了解一下
    2024-12-12

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