redis优化的几个方面

最新推荐文章于 2025-03-05 22:36:26 发布
原创 最新推荐文章于 2025-03-05 22:36:26 发布 · 210 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文探讨了提升Redis性能的多种策略，包括使用批量命令减少网络往返，优化存储结构，避免长时间命令执行，监控内存使用，利用从服务器进行持久化，以及实施读写分离和集群方案。
  1. 合并请求  利用批量命令进行合并
  2. pipline 命令缩小传送命令的次数
  3. 利用lua脚本，缩小传送的命令长度
  4. 减少或规避执行时间比较长的命令
  5. 优化存储的数据结构
  6. redis服务器所需内存的监控，不能使用swap  虚拟内存
  7. 使用从服务器进行持久化动作，减少主服务器的压力
  8. 读写分离  和 cluster集群方案
常用的 Redis 优化手段有哪些？
磊哥聊Java
10-28 624
每个软件的常规操作有两种，一种是使用，另一种就是调优，对于 Redis 来说也是一样。关于 Redis 调优的问题一般会出现在 Redis 面试的后期，以此来考察面试者对于 Redis 的实际应用掌握，以及对于 Redis 高性能的追求与理解，因此本文就来重点的聊一聊关于 Redis 调优的相关问题。 我们本文的面试题是，Redis 常见的优化手段有哪些？ 典型回答 最有效的提高 Redis 性能...
Redis高频面试基本问题与知识点整理
热门推荐
曾经“等你生日那天”都遥远得像未来，如今却可欢愉的挥手说“下个十年见”
04-07 173万+
对Redis一些重点内容进行整理总结用于查缺补漏，应对各大互联网大厂面试方向题库
Redis性能优化
weixin_42968500的博客
10-14 265
1 Redis性能优化 2 如果redis客户端和服务端都在同一台服务器 3 （简书网站）redis 性能优化
redis学习笔记之十五：Redis的优化
u010800970的专栏
08-23 449
n 使用管道（Pipeline） Redis的底层通讯协议对管道提供了支持，通过管道，可以一次性发送多条命令给 Redis，在执行完后一次性将结果取回。 使用管道，可以减少客户端和Redis的通信次数，降低网络延时，从而提供性能。 Redis的管道功能在命令行中没有，但Redis是支持管道的，而且在各个语言版的client中 都有相应的实现。 n 精简键名和键值 n 合理设计存储的数据结构和数据关...
redis的优化
weixin_47124571的博客
08-18 173
redis 一句sql的优化 // $brand_jian = BrandModel::orderBy("add_time","desc")->limit(7)->get(); #######查询redis是否有数据 $brand_jian=Redis::get("brand_jian"); ###如果没有查询数据库，将数据放入到redis中 if(!$brand_jian){
Redis优化
error311的博客
10-06 239
Pipeline：（管道，通道） redis执行一次命令需要 1次网络时间 + 1次命令时间 执行 n 次命令需要 n次网络时间 + n 次命令时间 由于命令时间非常短，影响时间开销的主要是网络时间，所以我们可以把一组命令打包，然后一次发送过去 1 次 pipeline（n条命令） = 1 次网络时间 + n 次命令时间 可以看出pipeline可以大大减少网络时间 注意事项： 1.不能携带大量信息，容易对网络及客户端造成很大影响，使效果适得其反 2.pi...
redis集群, tomcat优化以及 MySQL5.6优化
10-25
Tomcat 是一个广泛应用的 Java Servlet 容器，针对其性能优化主要集中在以下几个方面： 1. 线程池配置：合理设置最大线程数、最小线程数和线程超时时间，避免过多线程导致内存消耗，同时保证处理请求的及时性。 2. ...
SpringBoot-SecondKill-Redis缓存优化实战项目
最新发布
11-29
项目中Redis缓存的应用主要体现在几个方面：首先，利用Redis的高性能特性，将热点数据加载到内存中，从而避免直接操作数据库，减少数据库的I/O压力；其次，在业务逻辑中适当地结合使用缓存数据和数据库数据，实现...
Redis 6：性能优化
风不归的乐园
06-28 684
Redis 6：性能优化
Python-100-Days-Redis缓存优化实战项目
10-28
一个典型的优化实践可能会包括以下几个方面： 1. 使用连接池来管理Redis连接，以减少频繁创建和销毁连接带来的性能损耗。 2. 采用合适的过期策略和缓存淘汰策略来保证缓存的有效性，并减少内存的浪费。 3. 对热点...
redis优化配置
01-23
完整详细的redis优化配置，目前已经在生产环境使用
【Redis的优化】
DiKL_Y的博客
07-01 1218
Redis的优化
redis优化篇
u010006156的博客
05-23 5153
前言 redis都是基于内存的操作，CPU不是redis的性能瓶颈，则服务器的内存利用率和网络IO就是redis的性能瓶颈，redis优化主要是从这2个维度做优化。 写博客是自己对知识梳理，目前是写给自己看，算是自己学习后的作业，也是为了养成一个良好的习惯。 一、数据存储优化 1. 控制key的长度 在保证key在简单、清晰的前提下，尽可能把key定义得短一些来控制key的长度，如 uerOreder:0001 缩写为uo:0001。 建议：做好key规范管理的文档，定义好每个key缩写的含义。 如按
Redis监控工具,命令和调优
weixin_30635053的博客
08-16 979
Redis监控工具,命令和调优 1.图形化监控 因为要对Redis做性能测试，发现了GitHub上有个python写的RedisLive监控工具评价不错。结果鼓捣了半天，最后发现其主页中引用了Google的jsapi脚本，必须在线连接谷歌的服务，Stackoverflow上说把js脚本下载到本地也没法解决问题，坑爹！正要放弃时发现了一个从RedisLive fork出去的项...
Redis高级篇——Redis的优化
雪月清的博客
11-30 3056
Redis的优化问题，键值对的设计、BigKey问题、批处理问题、服务端的优化如慢查询的优化和监控、集群存在的问题
Redis_09_Redis优化
爱喝可乐的w
04-16 950
Redis配置/内存优化(缓存常识)
Redis性能优化指南
weixin_54881347的博客
03-05 1333
Redis 的性能优化需要从内存管理、配置参数调优、客户端行为优化三个核心层面入手，结合业务场景平衡吞吐量、延迟和资源消耗。
Redis的高级特性4次优化，我把 Redis 性能 “压榨” 到极致！
ailiandeziwei的专栏
03-19 187
我们有个这样的需求：每天每一个抢购商品只能买一次，并且全场抢购商品总购买次数不允许超过5次。 那么，整个商品限购的流程大概如下图所示： 那么，在每次购买成功商品成功后，发送的MQ大概是这样的（假设当前这笔订单有两件抢购商品）： [{ "orderId": "2020020622000001", "orderTime": "1581001673012", ...
redis优化查询速度
07-18
<think>我们正在处理用户关于优化Redis查询性能的问题。根据提供的引用内容，我们可以从几个方面来优化Redis的查询速度。 首先，引用[1]提到了客户端查询缓冲区（client-query-buffer-limit）的配置。默认情况下，为了避免由于客户端协议不同步（例如客户端bug）导致查询缓冲区内存使用无限制，Redis设置了固定大小的限制。但在某些特殊需求下，比如巨大的multi/exec请求，可以适当调整这个限制。然而，这通常不是优化查询速度的直接方法，而是为了避免内存溢出。不过，如果确实有大量命令需要执行，适当增大这个限制可能有助于避免缓冲区溢出导致的性能下降。 其次，引用[2]提到了redis-benchmark工具，并指出默认情况下它并没有利用流水线（pipelining）和多线程，因此不能代表Redis实例能承受的最大吞吐量。这提示我们可以通过使用流水线和更高效的客户端（如hiredis）来提升性能。 优化Redis查询性能的常见方法包括： 1. **使用流水线（Pipelining）**：将多个命令一起发送到服务器，减少网络往返时间（RTT）。例如，如果需要执行多个命令，可以将它们放入一个流水线中一次性发送，而不是逐个发送。 2. **使用高效的客户端库**：如hiredis，它是一个高效的Redis客户端库，解析速度更快。 3. **避免大键（Big Keys）**：过大的键（例如包含数百万元素的集合、列表等）在操作时会导致性能下降。可以考虑拆分大键。 4. **使用合适的数据结构**：根据应用场景选择最合适的数据结构。例如，存储用户信息可以使用哈希（Hash）而不是多个字符串键。 5. **利用Lua脚本**：将多个操作组合成一个原子操作，减少网络开销，并保证原子性。 6. **配置持久化策略**：如果对性能要求极高，且可以容忍一定数据丢失，可以考虑关闭持久化或者使用AOF重写策略。 7. **使用连接池**：避免频繁建立和关闭连接，使用连接池复用连接。 8. **分片（Sharding）**：如果单个实例无法满足性能需求，可以将数据分布到多个Redis实例上。 9. **优化命令**：避免使用复杂度高的命令，如`KEYS`命令，可以使用`SCAN`替代；使用`SORT`命令时注意其复杂度。 10. **调整系统配置**：如调整操作系统的网络参数、Redis的TCP backlog等。 根据引用内容，特别需要注意的是，通过流水线和高效客户端可以显著提升性能。例如，在编写程序时，使用流水线可以将多个命令打包发送，减少网络延迟带来的影响。 下面是一个使用Python的redis-py库进行流水线操作的示例： ```python import redis r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0) # 创建管道 pipe = r.pipeline() # 将多个命令放入管道 pipe.set('key1', 'value1') pipe.get('key1') pipe.incr('counter') pipe.get('counter') # 一次性执行所有命令 result = pipe.execute() # 打印结果 print(result) # 输出: [True, 'value1', 1, '1'] ``` 在这个例子中，四个命令被一次性发送到服务器，并一次性返回结果，这比单独发送四个命令要快得多。 另外，关于客户端查询缓冲区，如果确实需要执行大量的命令（比如一个包含大量命令的MULTI/EXEC事务），可以适当增加`client-query-buffer-limit`的配置（在redis.conf中设置），但要注意这可能会增加内存使用。 综上所述，优化Redis查询速度可以从多个层面进行，包括使用流水线、选择高效客户端、优化数据结构和命令等。 §§相关问题§§ 1. 如何评估Redis性能优化后的效果？ 2. 除了流水线，还有哪些方法可以减少Redis的网络延迟？ 3. 在Redis中如何避免使用大键？</think>### Redis查询性能优化指南 优化Redis查询性能需要从多个层面入手，以下是关键策略： #### 1. **使用流水线技术（Pipelining）** - **原理**：将多个命令打包一次性发送，减少网络往返次数（RTT） - **效果**：可提升5-10倍吞吐量（尤其在跨地域访问时） - **示例**： ```python # 普通方式（4次RTT） r.set('key1', 'v1') r.set('key2', 'v2') r.get('key1') r.get('key2') # 流水线方式（1次RTT） pipe = r.pipeline() pipe.set('key1', 'v1') pipe.set('key2', 'v2') pipe.get('key1') pipe.get('key2') results = pipe.execute() ``` #### 2. **选择高效客户端** - 使用高性能客户端库如**Hiredis**（C语言实现），相比普通解析器快2倍 - 支持异步I/O的客户端（如Node.js的`ioredis`）可提升并发处理能力 #### 3. **数据结构优化** - **避免大Key**：单Key值不超过1MB（拆分List/Hash） - **选择合适结构**： - 频繁查询字段 → 用Hash替代String - 范围查询 → 用ZSET替代SCAN - **内存优化**： ```bash # 启用内存优化（redis.conf） hash-max-ziplist-entries 512 set-max-intset-entries 512 ``` #### 4. **命令优化** - **替代高复杂度命令**： - 用`SCAN`替代`KEYS`（复杂度$O(n)$→$O(1)$每批） - 用`ZRANGEBYSCORE`替代全量获取ZSET - **批量操作**： - `MSET/MGET`代替循环SET/GET - `HMSET/HMGET`代替单字段操作 #### 5. **连接优化** ```bash # 调整内核参数（/etc/sysctl.conf） net.core.somaxconn = 65535 vm.overcommit_memory = 1 # Redis配置（redis.conf） maxclients 10000 # 最大连接数 tcp-keepalive 300 # 保持TCP连接 ``` #### 6. **持久化调优** - **写密集场景**： - 关闭AOF：`appendonly no` - 或使用AOF重写：`auto-aof-rewrite-percentage 100` - **读密集场景**： - 开启RDB备份：`save 900 1` - 禁用透明大页：`echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled` #### 7. **集群优化** - **热点Key分散**：通过`{}`标签控制分片位置 ```bash # 强制相关Key同分片 SET user:{123}:profile "data" SET order:{123}:list "data" ``` - **读写分离**：从库处理读请求（配置`replica-read-only yes`） #### 8. **监控与分析** - 慢查询日志： ```bash slowlog-log-slower-than 5 # 记录>5ms的查询 slowlog-max-len 1024 # 保存1024条记录 ``` - 性能测试： ```bash redis-benchmark -t set,get -P 16 -c 100 -n 1000000 ``` > 引用说明： > 客户端查询缓冲区配置参考[^1] > Redis基准测试方法参考[^2] ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值