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Redis性能优化的18招

article 2024/11/23 0:06:55

前言

Redis在我们的日常开发工作中，使用频率非常高，已经变成了必不可少的技术之一。

Redis的使用场景也很多。

比如：保存用户登录态，做限流，做分布式锁，做缓存提升数据访问速度等等。

那么问题来了，Redis的性能要如何优化？

为了充分发挥Redis的性能，这篇文章跟大家一起聊聊Redis性能优化的18招，希望对你会有所帮助。

1. 选择合适的数据结构

Redis支持多种数据结构，如字符串、哈希、列表、集合和有序集合。根据实际需求选择合适的数据结构可以提高性能。

如果要存储用户信息，考虑使用哈希而不是多个字符串：

jedis.hset("user:1001", "name", "Alice");
jedis.hset("user:1001", "age", "30");

这样可以高效地存储和访问多个属性。

2. 避免使用过大的key和value

较长的key和value会占用更多内存，还可能影响性能。

保持key简短，并使用简洁的命名约定。

比如：将“user:1001:profile”简化为“u:1001:p”。

还可以做压缩等其他优化。

3. 使用Redis Pipeline

对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可以这样做：

Pipeline p = jedis.pipelined();
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
    p.set("key:" + i, "value:" + i);
}
p.sync();

这样一次性可以发送多个命令，减少了网络往返时间，能够提升性能。

4. 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。

比如，使用JedisPool：

JedisPool pool = new JedisPool("localhost");
try (Jedis jedis = pool.getResource()) {
    jedis.set("key", "value");
}

有了连接池，这样连接就会被复用，而不是每次都创建新连接，使用完之后，又放回连接池。

能有效的节省连接的创建和销毁时间。

5. 合理使用过期策略

设置合理的过期策略，能防止内存被不再使用的数据占满。

例如，缓存热点数据可以设置过期时间。

比如，对会话数据设置过期时间：

jedis.setex("session:12345", 3600, "data");

Redis内部会定期清理过期的缓存。

6. 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。

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，占用内存过多的问题。

7. 充分利用内存优化

选择合适的内存管理策略，Redis支持LRU（Least Recently Used）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

8. 使用Lua脚本

Lua脚本让多条命令在Redis中原子性执行，减少网络延迟。

比如，使用Lua防止多个命令的网络延迟：

EVAL "redis.call('set', KEYS[1], ARGV[1]) return redis.call('get', KEYS[1])" 1 "key" "value"

使用Lua脚本，可以保证Redis的多个命令是原子性操作。

9. 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。

比如，使用命令获取监控信息：

INFO memory
INFO clients

10. 避免热点key

热点key会造成单一节点的压力，通过随机化访问来避免。

比如，可以为热点key加随机后缀：

String key = "hotkey:" + (System.currentTimeMillis() % 10);
jedis.incr(key);

11. 使用压缩

存储大对象时，考虑使用压缩技术来节省内存。

比如，可以使用GZIP压缩JSON数据：

byte[] compressed = gzipCompress(jsonString);
jedis.set("data", compressed);

12. 使用Geo位置功能

Redis支持地理位置存储和查询，使用GEOADD可以高效管理地理数据。

比如，存储地点信息：

jedis.geoadd("locations", longitude, latitude, "LocationName");

13. 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。

示例：设置持久化的时间间隔：

save 900 1
appendonly yes

14. 尽量减少事务使用

在高并发场景下，避免过度使用MULTI/EXEC，因为事务会锁住key。

可以直接使用单条命令替代事务。

15. 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。

例如：

JedisPoolConfig poolConfig = new JedisPoolConfig();
poolConfig.setMaxTotal(128); // 最大连接数
poolConfig.setMaxIdle(64); // 最大空闲连接
poolConfig.setMinIdle(16); // 最小空闲连接
poolConfig.setTestOnBorrow(true);
poolConfig.setTestOnReturn(true);
poolConfig.setTestWhileIdle(true);

JedisPool jedisPool = new JedisPool(poolConfig, "localhost", 6379, 2000); // 连接超时2000ms