Redis--优化详解

  本片博客,刚开始会讲解一下redis的基本优化,然后会举一些优化示例代码或实例。最后讲解一下,默认启动redis时,所报的一些警示错误

优化的一些建议

  1. 尽量使用短的key
    当然在精简的同时,不要完了key的“见名知意”。对于value有些也可精简,比如性别使用0、1。

  2. 避免使用keys *
    keys *, 这个命令是阻塞的,即操作执行期间,其它任何命令在你的实例中都无法执行。当redis中key数据量小时到无所谓,数据量大就很糟糕了。所以我们应该避免去使用这个命令。可以去使用SCAN,来代替。

  3. 在存到Redis之前先把你的数据压缩下
    redis为每种数据类型都提供了两种内部编码方式,在不同的情况下redis会自动调整合适的编码方式。

  4. 设置 key 有效期
    我们应该尽可能的利用key有效期。比如一些临时数据(短信校验码),过了有效期Redis就会自动为你清除!

  5. 选择回收策略(maxmemory-policy)
    当 Redis 的实例空间被填满了之后,将会尝试回收一部分key。根据你的使用方式,强烈建议使用 volatile-lru(默认) 策略——前提是你对key已经设置了超时。但如果你运行的是一些类似于 cache 的东西,并且没有对 key 设置超时机制,可以考虑使用 allkeys-lru 回收机制,具体讲解查看 。maxmemory-samples 3 是说每次进行淘汰的时候 会随机抽取3个key 从里面淘汰最不经常使用的(默认选项)

    maxmemory-policy 六种方式 :
    volatile-lru:只对设置了过期时间的key进行LRU(默认值)
    allkeys-lru : 是从所有key里 删除 不经常使用的key
    volatile-random:随机删除即将过期key
    allkeys-random:随机删除
    volatile-ttl : 删除即将过期的
    noeviction : 永不过期,返回错误

  6. 使用bit位级别操作和byte字节级别操作来减少不必要的内存使用。

    bit位级别操作:GETRANGE, SETRANGE, GETBIT and SETBIT
    byte字节级别操作:GETRANGE and SETRANGE

  7. 尽可能地使用hashes哈希存储。

  8. 当业务场景不需要数据持久化时,关闭所有的持久化方式可以获得最佳的性能。

  9. 想要一次添加多条数据的时候可以使用管道。

  10. 限制redis的内存大小(64位系统不限制内存,32位系统默认最多使用3GB内存)
    数据量不可预估,并且内存也有限的话,尽量限制下redis使用的内存大小,这样可以避免redis使用swap分区或者出现OOM错误。(使用swap分区,性能较低,如果限制了内存,当到达指定内存之后就不能添加数据了,否则会报OOM错误。可以设置maxmemory-policy,内存不足时删除数据。)

  11. SLOWLOG [get/reset/len]

    slowlog-log-slower-than 它决定要对执行时间大于多少微秒(microsecond,1秒 = 1,000,000 微秒)的命令进行记录。
    slowlog-max-len 它决定 slowlog 最多能保存多少条日志,当发现redis性能下降的时候可以查看下是哪些命令导致的。

优化实例分析

管道性能测试

redis的管道功能在命令行中没有,但是redis是支持管道的,在java的客户端(jedis)中是可以使用的

redis管道

  • 示例代码
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    //注:具体耗时,和自身电脑有关(博主是在虚拟机中运行的数据)
    /**
    * 不使用管道初始化1W条数据
    * 耗时:3079毫秒
    * @throws Exception
    */

    @Test
    public void NOTUsePipeline() throws Exception {
    Jedis jedis = JedisUtil.getJedis();
    long start_time = System.currentTimeMillis();
    for (int i = 0; i < 10000; i++) {
    jedis.set("aa_"+i, i+"");
    }
    System.out.println(System.currentTimeMillis()-start_time);
    }

    /**
    * 使用管道初始化1W条数据
    * 耗时:255毫秒
    * @throws Exception
    */

    @Test
    public void usePipeline() throws Exception {
    Jedis jedis = JedisUtil.getJedis();

    long start_time = System.currentTimeMillis();
    Pipeline pipelined = jedis.pipelined();
    for (int i = 0; i < 10000; i++) {
    pipelined.set("cc_"+i, i+"");
    }
    pipelined.sync();//执行管道中的命令
    System.out.println(System.currentTimeMillis()-start_time);
    }

hash的应用

  示例:我们要存储一个用户信息对象数据,包含以下信息:
key为用户ID,value为用户对象(姓名,年龄,生日等)如果用普通的key/value结构来存储,主要有以下2种存储方式:

  1. 将用户ID作为查找key,把其他信息封装成一个对象以序列化的方式存储
    缺点:增加了序列化/反序列化的开销,引入复杂适应系统(Complex adaptive system,简称CAS)修改其中一项信息时,需要把整个对象取回,并且修改操作需要对并发进行保护。
    方法一

  2. 用户信息对象有多少成员就存成多少个key-value对
    虽然省去了序列化开销和并发问题,但是用户ID为重复存储。
    方法二

  • Redis提供的Hash很好的解决了这个问题,提供了直接存取这个Map成员的接口Key仍然是用户ID, value是一个Map,这个Map的key是成员的属性名,value是属性值。( 内部实现:Redis Hashd的Value内部有2种不同实现,Hash的成员比较少时Redis为了节省内存会采用类似一维数组的方式来紧凑存储,而不会采用真正的HashMap结构,对应的value redisObject的encoding为zipmap,当成员数量增大时会自动转成真正的HashMap,此时encoding为ht )。
    hash存储

Instagram内存优化

Instagram可能大家都已熟悉,当前火热的拍照App,月活跃用户3亿。四年前Instagram所存图片3亿多时需要解决一个问题:想知道每一张照片的作者是谁(通过图片ID反查用户UID),并且要求查询速度要相当的块,如果把它放到内存中使用String结构做key-value:

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HSET "mediabucket:1155" "1155315" "939"
HGET "mediabucket:1155" "1155315"
"939"

测试:1百万数据会用掉70MB内存,3亿张照片就会用掉21GB的内存。当时(四年前)最好是一台EC2的 high-memory 机型就能存储(17GB或者34GB的,68GB的太浪费了),想把它放到16G机型中还是不行的。

  • Instagram的开发者向Redis的开发者之一Pieter Noordhuis询问优化方案,得到的回复是使用Hash结构。具体的做法就是将数据分段,每一段使用一个Hash结构存储.
    由于Hash结构会在单个Hash元素在不足一定数量时进行压缩存储,所以可以大量节约内存。这一点在上面的String结构里是不存在的。而这个一定数量是由配置文件中的hash-zipmap-max-entries参数来控制的。经过实验,将hash-zipmap-max-entries设置为1000时,性能比较好,超过1000后HSET命令就会导致CPU消耗变得非常大
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    HSET "mediabucket:1155" "1155315" "939"
    HGET "mediabucket:1155" "1155315"
    "939"

测试:1百万消耗16MB的内存。总内存使用也降到了5GB。当然我们还可以优化,去掉mediabucket:key长度减少了12个字节。

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HSET "1155" "315" "939"
HGET "1155" "315"
"939"

启动时WARNING优化

在我们启动redis时,默认会出现如下三个警告:
启动redis

  • 一、修改linuxTCP监听的最大容纳数量
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    WARNING: The TCP backlog setting of 511 cannot be enforced because 
    /proc/sys/net/core/somaxconn is set to the lower value of 128.

在高并发环境下你需要一个高backlog值来避免慢客户端连接问题。注意Linux内核默默地将这个值减小到/proc/sys/net/core/somaxconn的值,所以需要确认增大somaxconn和tcp_max_syn_backlog两个值来达到想要的效果。
echo 511 > /proc/sys/net/core/somaxconn
注意:这个参数并不是限制redis的最大链接数。如果想限制redis的最大连接数需要修改maxclients,默认最大连接数为10000

  • 二、修改linux内核内存分配策略
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    错误日志:WARNING overcommit_memory is set to 0! Background save may fail under low memory condition. 
    To fix this issue add 'vm.overcommit_memory = 1' to /etc/sysctl.conf and then reboot or
    run the command 'sysctl vm.overcommit_memory=1'

原因:
redis在备份数据的时候,会fork出一个子进程,理论上child进程所占用的内存和parent是一样的,比如parent占用的内存为8G,这个时候也要同样分配8G的内存给child,如果内存无法负担,往往会造成redis服务器的down机或者IO负载过高,效率下降。所以内存分配策略应该设置为 1(表示内核允许分配所有的物理内存,而不管当前的内存状态如何)。
内存分配策略有三种
可选值:0、1、2。
0, 表示内核将检查是否有足够的可用内存供应用进程使用;如果有足够的可用内存,内存申请允许;否则,内存申请失败,并把错误返回给应用进程。
1, 不管需要多少内存,都允许申请。
2, 只允许分配物理内存和交换内存的大小(交换内存一般是物理内存的一半)。

  • 三、关闭Transparent Huge Pages(THP)
    THP会造成内存锁影响redis性能,建议关闭

    Transparent HugePages :用来提高内存管理的性能
    Transparent Huge Pages在32位的RHEL 6中是不支持的
    执行命令 echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled
    把这条命令添加到这个文件中/etc/rc.local

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