十二、redis缓存优化

最新推荐文章于 2025-06-24 22:55:51 发布
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分类专栏： redis

一、 缓存收益和成本

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二、 使用场景

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三、 更新策略

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四、 缓存粒度

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五、 缓存穿透

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5.1 原因


 1. 业务代码问题
 2. 恶意攻击、爬虫

5.2 如何发现


 1. 业务的响应时间
 2. 业务本身问题
 3. 相关指标:总调用数、缓冲层调用数、存储层调用数

5.3 常见缓存穿透解决办法

1、缓存空对象
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这种解决办法可能有两个弊端:

  1. 缓存存储了更多的数据

  2. 可能造成数据的短暂不一致

    2、布隆过滤器拦截
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    这个目前还没有理解，今后会专门了解

六、 无底洞问题优化

这个目前还没有理解，今后会专门了解

七、 热点key重建

这个目前还没有理解，今后会专门了解

如何在 Java 中使用 Redis 实现缓存优化
shrgegrb的博客
03-15 957
Redis（Remote Dictionary Server）是一个开源的、高性能的键值对（key-value）存储系统。它不仅支持简单的字符串类型，还支持哈希、列表、集合等复杂的数据结构。因为其高性能、持久化以及灵活性，Redis 被广泛应用于缓存、消息队列等场景。在 Java 应用中引入 Redis 作为缓存优化工具，可以显著提升系统的性能，减少对数据库的压力。通过合理使用 Redis 提供的多种缓存策略、数据结构和高可用配置，能够在高并发和分布式环境中保证缓存的高效性和稳定性。Redis 基础。
Redis缓存实战-使用Spring AOP和Redis实现Dao层查询缓存优化实战
weixin_52937170的博客
10-24 1134
redis缓存实战
Redis 性能调优——缓存设计优化
一叶知秋的博客
07-31 1982
Redis 是一个开源的高性能的 Key-Value 服务器。本篇主要介绍一下缓存的设计与优化。
使用Redis缓存优化
Java小羽的博客
07-12 707
大家好呀，我是小羽最近在做项目的时候用到了Redis这个NoSQL数据库，进行缓存优化，刚好总结一下Redis的知识点，和使用方法。 什么是Redis？ REmote DIctionary Server(Redis) 是一个由 Salvatore Sanfilippo 写的 key-value 存储系统，是跨平台的非关系型数据库。Redis 是一个开源的使用 ANSI C 语言编写、遵守 BSD 协议、支持网络、可基于内存、分布式、可选持久性的键值对(Key-Value)存储数据库，并提供多种语言的 AP
Redis性能优化：让Redis速度飞起来的20个关键技巧
m0_65382359的博客
06-24 1126
内存优化：合理使用数据结构，控制内存碎片持久化优化：平衡数据安全性和性能网络优化：减少网络往返，优化连接管理命令优化：避免慢命令，使用批量操作架构优化：读写分离，数据分片系统优化：操作系统调优，硬件选择应用优化：合理的缓存策略和客户端设计通过全面的性能优化，Redis可以轻松支持每秒数十万次的操作，为应用提供极速的数据访问体验。在下一篇文章中，我们将深入探讨Redis缓存设计的最佳实践，敬请期待！
Redis缓存问题优化
wan_Szw的博客
11-16 321
缓存设计 缓存穿透 缓存穿透通常指，查询一下存储层（数据库）中不存在的数据，因为查询不到数据，所以一般来说不会将数据存放在缓存中，如果有人恶意针对性进行大量请求，那么就会直接穿透缓存直接攻击数据库，会造成数据库压力过大从而崩溃 造成缓存穿透的基本原因有两个： 第一， 自身业务代码或者数据出现问题。 第二， 一些恶意攻击、 爬虫等造成大量空命中。 缓存穿透问题解决方案： 缓存空对象（伪代码） String get(String key) { // 从缓存中获取数据 String cacheValue =
分布式缓存Redis之内存优化
ZhangRui的博客
12-23 6852
写在前面  本学习教程所有示例代码见GitHub：https://github.com/selfconzrr/Redis_Learning  Redis作为内存数据库，所有数据都从内存中拿，省去读写磁盘的消耗（持久化是由fork子进程处理，主服务对外能力不受影响），响应速度极快。但我们不可能将所有的数据都读到内存中，所以内存资源显得非常可贵，我们就要优化存储结构，使得好钢用在刀刃上。一、尽量使用ha
Redis性能优化
weixin_33754065的博客
08-03 1489
  本文开始会讲解一下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。 一、优化的一些建议 1、尽量使用短的key 当然在精简的同时，不要为了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red...
基于Redis缓存优化的Yii高级框架模板.zip
06-08
本毕业设计旨在深入分析Yii框架的缓存机制，并结合Redis的强大功能，提出一套适用于Yii框架的Redis缓存优化方案。通过本设计，不仅可以提升Web应用的性能和响应速度，还能增强系统的可扩展性和维护性。最终目标是...
使用Spring Boot整合Redis缓存优化查询性能.doc
最新发布
08-14
利用Spring Boot整合Redis缓存，可以在不增加硬件成本的情况下，通过软件层面的优化显著提升应用的查询性能和整体运行效率。这种优化手段已成为现代高并发应用的标配，为开发者和用户带来巨大的价值。
redis本地缓存与redis缓存
02-14
然而，由于涉及网络通信，Redis缓存的读写速度相对于本地缓存略慢，但可以通过设置合适的缓存策略（如LRU、LFU）和主从复制、分片等技术来优化性能。 在实际应用中，本地缓存通常用于短期、频繁访问且对数据一致性...
Redis——缓存设计与优化
码说芯语的博客
02-05 1893
Redis缓存的优点和缺点、缓存雪崩、缓存穿透、布隆过滤器
Redis基础使用(四)——缓存优化
西木风落
04-14 1959
如何查看Redis性能 Redis性能优化 Redis服务器性能优化
Redis 服务器优化
牛肉胡辣汤
07-07 1380
最后，我们使用示例调用来测试存储和获取用户信息的函数，首先保存一个用户信息，然后获取相同用户ID的信息并打印出来。通过将文章的浏览次数存储在有序集合中，并结合哈希表来存储文章的标题信息，可以快速地获取和更新热门文章排行榜，而无需频繁地访问数据库。可以根据实际情况，调整操作系统的网络参数，如TCP连接的最大文件描述符数、TCP的延迟确认时间等，以提高网络传输的效率和性能。首先，我们创建了一个Redis连接。Redis最大的性能瓶颈通常是内存，因此，合理使用和管理内存对于Redis服务器的性能至关重要。
Redis内存使用优化与存储
weixin_30568715的博客
07-29 104
Redis常用数据类型 Redis最为常用的数据类型主要有以下五种： String Hash List Set Sorted set 在具体描述这几种数据类型之前，我们先通过一张图了解下Redis内部内存管理中是如何描述这些不同数据类型的： 首先Redis内部使用一个redisObject对象来表示所有的key和value,redisObject最主要的信息如上图所示：...
redis 缓存优化
悠忧南士
12-20 178
一. 缓存穿透 常见的解决方案有两个 1.数据库不存在的值，在缓存存进一个空值，并添加过期时间。这样的缺点就是会浪费比较多的空间。 2.用布隆过滤器，在访问缓存层和存储层之前，将存在的key用布隆过滤 器提前保存起来，做第一层拦截。如果布隆过滤器判断该key不存在，就不会访问持久层，从而保护了持久层。 二. 热点key重建优化 1.设置分布式锁 2.不设置过期时间 三...
Java_中间件——Redis
wsxcjg的博客
06-10 886
Redis是一个基于的数据库（MySQL是通过数据文件方式存储在磁盘上，数据结构是二维表）
计算机知识梳理——缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩的区别和解决方案
Slayer_Zhao的博客
09-23 1331
https://blog.youkuaiyun.com/kongtiao5/article/details/82771694 一、缓存处理流程 前台请求，后台先从缓存中取数据，取到直接返回结果，取不到时从数据库中取，数据库取到更新缓存，并返回结果，数据库也没取到，那直接返回空结果。 二、缓存穿透 描述： 缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的...
Redis缓存优化
qq_53063293的博客
03-12 2310
Spring Cache:基于注解实现缓存，更加方便，也很简单
redis缓存优化
03-25
<think>好的，我现在需要回答用户关于Redis缓存性能优化的最佳实践。首先，我需要回顾已有的知识，并结合用户提供的引用内容来构建一个全面的回答。用户提到了两个引用，分别是关于Redis缓存设计支持百万并发和Spring Boot整合Redis的实践。我需要确保将这些内容融入回答中，同时遵循系统级指令中的格式要求。 首先，我应该列出主要的优化方向。常见的Redis性能优化包括内存管理、数据结构优化、持久化策略、集群配置、缓存策略等。然后，每个方向需要具体展开，给出实际的例子或配置建议。例如，内存管理方面可以提到使用适当的数据结构，如使用Hash代替多个String存储对象。引用[1]提到合理设计缓存策略和架构，这可能涉及到缓存淘汰策略的选择，比如LRU或LFU，以及缓存预热、雪崩、击穿、穿透的处理方法。 接下来，数据结构优化部分需要详细说明不同场景下的最佳数据结构选择，比如使用zset进行排行榜，使用HyperLogLog进行基数统计，这可以减少内存占用并提高效率。引用[2]中提到的Spring Boot整合Redis，可能涉及到客户端连接池的配置，比如使用Lettuce而不是Jedis，以及合理配置连接池参数，避免资源浪费或不足。 关于持久化，需要比较RDB和AOF的优缺点，以及如何根据业务需求选择合适的策略。例如，在追求高性能的场景下，可以关闭持久化，或者使用RDB进行定时快照。同时，主从复制和集群部署也是提升性能和可靠性的关键点，引用[1]中提到的架构优化可能包括分片策略和读写分离。 缓存策略方面，需要详细说明缓存雪崩、击穿、穿透的区别及解决方案。比如，雪崩可以通过随机过期时间，击穿使用互斥锁或缓存永不过期，穿透则采用布隆过滤器或缓存空值。这些内容在引用[1]中提到的多种缓存策略应该覆盖。 性能监控部分，引用[1]和[2]都强调了监控的重要性，需要提到使用Redis自带的INFO命令、监控工具如Redis Stat，以及慢查询日志的分析。此外，客户端优化如Pipeline和批量操作可以减少网络开销，Lua脚本保证原子性操作，避免多次交互。 最后，安全问题也不能忽视，比如禁用危险命令，设置密码和防火墙。同时，结合业务特点进行优化，如热点数据分开存储或使用多级缓存，这可能结合引用[1]中的架构设计建议。 在回答过程中，需要确保所有数学公式和代码块使用正确的格式，行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，虽然当前问题可能不涉及太多数学公式，但如果有的话需要注意。例如，在说明HyperLogLog的内存效率时，可以提到其误差率公式，如误差率约为$1.04/\sqrt{m}$，其中m是桶的数量。 最后，生成的相关问题需要紧密围绕Redis性能优化，可能包括具体策略的深入探讨、工具使用、常见问题解决等，确保问题对用户有进一步的帮助。 现在需要检查是否有遗漏的优化点，是否每个部分都结合了提供的引用内容，并确保结构清晰，符合用户的要求。</think>Redis缓存性能优化需要从架构设计、配置调优、数据结构和业务场景适配等多维度综合考虑。以下是关键优化实践： ### 一、内存管理与数据结构优化 1. **选择高效数据结构** - 使用$Hash$类型存储对象（内存节省30%-50% vs多个$String$） - 基数统计用$HyperLogLog$（误差率$0.81\%$，仅需12KB） - 排行榜场景用$zset$，时间复杂度$O(log N)$ 2. **内存控制策略** ```conf maxmemory 16gb # 设置最大内存限制 maxmemory-policy volatile-lru # 使用LRU淘汰策略[^1] ``` ### 二、持久化与集群配置 $$RDB\ 快照生成频率：save 900 1 \| save 300 10 \| save 60 10000$$ - 混合持久化配置： ```conf aof-use-rdb-preamble yes # 结合RDB+AOF优势[^2] ``` 3. **集群化部署** - 数据分片采用$CRC16(key)\ mod\ 16384$算法 - 读写分离时从节点设置`replica-serve-stale-data yes` ### 三、缓存策略设计 | 问题类型 | 解决方案 | 效果 | |---------|---------|------| | 缓存雪崩 | 随机过期时间$TTL = base + random(0, 300)s$ | 降低同时失效概率 | | 缓存击穿 | 使用$SETNX$实现互斥锁 | 防止DB被高频击穿 | | 缓存穿透 | 布隆过滤器（误判率$<1\%$） | 拦截无效查询[^1] | ### 四、性能调优实践 1. **连接池配置（Spring Boot示例）** ```yaml lettuce: pool: max-active: 20 # 建议值=并发线程数×2 max-idle: 8 min-idle: 3 ``` 2. **Pipeline批量操作** ```python pipe = redis.pipeline() for key in keys: pipe.get(key) results = pipe.execute() # 减少RTT次数 ``` ### 五、监控与安全保障 - 慢查询阈值设置：`slowlog-log-slower-than 5ms` - 危险命令禁用：`rename-command FLUSHDB ""` - 监控指标关注：内存碎片率$mem_fragmentation_ratio < 1.5$
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