记录可能会导致Redis变慢的几个因素

本文介绍了Redis性能下降的几个常见原因,包括内存不足引发的延迟、复杂指令导致的慢查询、bigkey操作、键集中过期、fork耗时以及AOF文件过大。提供了解决方案和监控方法以提升Redis的运行效率。

一、内存不足

Redis数据都是加载在内存中,如何可用内存不足,会导致频繁内存交换和清除,使Redis响应变慢,可以通过监控Redis内存使用情况,并适当增加分配的内存。

使用Redis客户端命令可以查询一段时间内的最小、最大和平均访问延迟:

$ redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379 --latency-history -i 1

如果看到Redis运行时延迟是其基线性能的2倍及以上,则可以认定Redis变慢了。

二、使用复杂度过高指令

可以使用Redis慢查询日志来定位慢查询,Redis提供了慢日志命令的统计功能,它记录了有哪些命令在执行时耗时比较久。

例如: 以下是设置慢日志的阀值命令,将慢日志阀值设置为3毫秒,并保留最近的100条慢日志记录:

# 命令执行耗时超过3毫秒,记录慢日志
> CONFIG SET slowlog-log-slower-than 3000

# 只保留最近100条慢日志
> CONFIG SET slowlog-max-len 100

三、操作bigkey

通过查询慢日志记录,如果发现并没有多少复杂度过高的命令,而都是SET/DEL这种简单命令出现在慢日志里, 这时就要优先怀疑是不是实例中写入了bigkey,可以通过以下命令进行扫描:

$ redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379 --bigkeys -i 1

注意:在线上实例进行bigkey扫描时,OPS会突增,为了降低扫描过程中对Redis产生性能影响,最好控制一下扫描频率, 执行 -i 参数, 后面的数值是每次扫描后休息的时间间隔,单位为秒。

四、键集中过期

如果发现总是在某个时间点突然出现一波延迟, 变慢的时间点特别有规律,那么就需要优先排查一下业务代码中是否存在设置大量key集中过期的情况。在集中过期这个

当你需要在一个 Spring Boot 项目中将包含数万字符的长字符串与唯一标识符(ID)一起存储到 Redis 中时,可以按照以下步骤进行设计和实现。由于 Redis 是内存型数据库,因此它非常适合快速读取这种大小的数据。不过需要注意的是,如果字符串特别大并且访问频率不高的话,应该评估是否更适合使用传统的关系型数据库或其他持久化解决方案。 ### 1. 确定数据结构 在这种场景下,最直接的办法就是把 ID 和对应的长字符串作为键值对的形式存入 Redis。例如: - **Key** : 唯一标识符(ID) - **Value**: 较大的字符串内容 此外还可以选择更复杂的数据结构如哈希表 (Hash),以便于将来扩展更多的字段而不仅仅是这两个元素。 ### 2. 修改之前的 `CacheServiceImpl` 假设我们已经有了一个基于上一个问题的答案建立起来的基础框架,现在只需要稍微修改一下服务层逻辑来适应新的需求: ```java import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate; import org.springframework.stereotype.Service; @Service public class LargeDataCacheService { @Autowired private StringRedisTemplate template; /** * 存储带有ID的大型文本 * * @param id 数据项的唯一标识符 * @param largeText 要存储的大段文字 */ public void cacheLargeTextWithId(String id, String largeText) { if(id == null || largeText == null){ throw new IllegalArgumentException("ID and text cannot be null"); } this.template.opsForValue().set(id, largeText); // 将ID设为key, 大量文本作为value保存进Redis } /** * 根据给定的ID检索已缓存的大段文本 * * @param id 数据项的唯一标识符 * @return 返回找到的文字或者null如果没有匹配的结果 */ public String getLargeTextById(String id) { return this.template.opsForValue().get(id); } } ``` 在这个例子中,我们将传入的 ID 直接用作 Redis 的 Key ,并将相应的 Long Text 写入 Value 字段之中。这样做能够有效简化查询过程并在大多数情况下满足性能要求。 但是要注意,当你的应用面对极高并发请求或非常频繁地更新这些记录时,应当进一步优化算法及架构设计;另外也要考虑到网络延迟等因素可能会导致整体响应时间变慢的情况发生。
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