redis抖动问题导致延迟或者断开的处理方案

目录:

    • 1、使用背景
    • 2、redis重试机制
    • 3、redis重连机制
    • 4、其他一些解决redis抖动问题方案

1、使用背景

客户反馈文件偶现打不开,报错现象是session not exist,最终定位是redis抖动导致的延迟/断开的现象,最终研发团方案是加入redis重试机制/重连机制来解决该问题。

2、redis重试机制

① 标准架构实例或集群架构代理(Proxy)模式;使用JedisPool模式。

该示例会将SET命令自动重试5次,且总重试时间不超过10s,每次重试之间等待类指数间隔的时间,如果最终不成功,则抛出异常。

PooledConnectionProvider provider = new PooledConnectionProvider(HostAndPort.from("127.0.0.1:6379"));
int maxAttempts = 5; // 最大重试次数
Duration maxTotalRetriesDuration = Duration.ofSeconds(10); // 最大的重试时间
UnifiedJedis jedis = new UnifiedJedis(provider, maxAttempts, maxTotalRetriesDuration);
try {System.out.println("set key: " + jedis.set("key", "value"));
} catch (Exception e) {// 表示尝试maxAttempts次或到达了最大查询时间maxTotalRetriesDuration仍旧没有访问成功。e.printStackTrace();
}

② 集群架构直连模式;使用JedisCluster模式。

可以通过配置maxAttempts参数来定义失败情况下的重试次数,默认值为5,如果最终不成功,则抛出异常。

HostAndPort hostAndPort = HostAndPort.from("127.0.0.1:30001");
int connectionTimeout = 5000;
int soTimeout = 2000;
int maxAttempts = 5;
ConnectionPoolConfig config = new ConnectionPoolConfig();
JedisCluster jedisCluster = new JedisCluster(hostAndPort, connectionTimeout, soTimeout, maxAttempts, config);
try {System.out.println("set key: " + jedisCluster.set("key", "value"));
} catch (Exception e) {// 表示尝试maxAttempts之后仍旧没有访问成功。e.printStackTrace();
}

2.1–Redisson客户端提供了两个参数来控制重试逻辑:

retryAttempts:重试次数,默认为3。
retryInterval:重试间隔,默认为1,500毫秒。

重试示例如下:

Config config = new Config();
config.useSingleServer().setTimeout(1000).setRetryAttempts(3).setRetryInterval(1500) //ms.setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
RedissonClient connect = Redisson.create(config);

3、redis重连机制

3.1、实现步骤

下表展示了实现Redis配置重连的步骤:

在这里插入图片描述

3.2、代码实现

  • 3.2.1 创建Redis连接池

首先,我们需要创建一个Redis连接池,用于管理连接的创建和销毁。我们可以使用JedisPool类来实现。以下是创建Redis连接池的代码:

JedisPoolConfig poolConfig = new JedisPoolConfig();
poolConfig.setMaxTotal(10);
poolConfig.setMaxIdle(5);
poolConfig.setMinIdle(1);
JedisPool jedisPool = new JedisPool(poolConfig, "localhost", 6379);
  • 3.2.2 获取Redis连接

接下来,我们需要从连接池中获取一个Redis连接。我们可以使用getResource()方法来获取连接。以下是获取Redis连接的代码:

Jedis jedis = jedisPool.getResource();
  • 3.2.3 检测Redis连接状态

在使用Redis连接进行操作之前,我们需要检测连接的状态,确保连接正常。我们可以使用ping()方法来检测连接状态。以下是检测Redis连接状态的代码:

String response = jedis.ping();
if (!"PONG".equals(response)) {// 连接已断开,尝试重新连接// TODO: 重新连接的逻辑
}
  • 3.2.4 重新连接

如果连接断开,我们需要尝试重新连接。重新连接的逻辑可以放在一个循环中,直到连接成功或达到重试次数上限。以下是重新连接的代码:

int maxRetries = 3;
int retries = 0;
while (!"PONG".equals(response) && retries < maxRetries) {jedis.close(); // 关闭旧连接jedis = jedisPool.getResource(); // 创建新连接response = jedis.ping(); // 检测新连接状态retries++;
}
if (!"PONG".equals(response)) {throw new RuntimeException("Redis connection failed after maximum retries.");
}
  • 3.2.5 完整示例代码

下面是一个完整的示例代码,演示了如何实现Redis配置重连功能:

import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;public class RedisReconnectExample {private static final int MAX_RETRIES = 3;public static void main(String[] args) {JedisPoolConfig poolConfig = new JedisPoolConfig();poolConfig.setMaxTotal(10);poolConfig.setMaxIdle(5);poolConfig.setMinIdle(1);JedisPool jedisPool = new JedisPool(poolConfig, "localhost", 6379);Jedis jedis = jedisPool.getResource();String response = jedis.ping();int retries = 0;while (!"PONG".equals(response) && retries < MAX_RETRIES) {jedis.close();jedis = jedisPool.getResource();response = jedis.ping();retries++;}if (!"PONG".equals(response)) {throw new RuntimeException("Redis connection failed after maximum retries.");}// TODO: 使用Redis连接进行操作jedis.close();jedisPool.close();}
}

4、其他一些解决redis抖动问题方案

  1. 数据分片:将数据分散到多个Redis实例上,避免单个实例的负载过高导致响应抖动。可以使用Redis Cluster或者自己实现分片逻辑。

  2. 负载均衡:使用负载均衡器将请求分发到多个Redis实例上,均衡负载,防止单个实例负载过高。常见的负载均衡器有Nginx、HAProxy等。

  3. 增加实例数量:如果Redis实例的负载过高,可以考虑增加实例数量,将负载分散到更多的实例上,降低单个实例的负载。

  4. 优化Redis配置:根据实际情况调整Redis的配置,例如调整最大连接数、超时时间等参数,以提高系统的吞吐量和稳定性。

  5. 使用Pipeline批量操作:通过使用Redis的Pipeline功能,可以将多个操作批量发送给Redis,减少网络开销和响应时间。

  6. 使用缓存:将经常访问的数据缓存到Redis中,减少对数据库的访问,提高响应速度。

  7. 监控和调优:使用监控工具对Redis进行实时监控,分析并找出响应抖动的原因,然后进行调优。

总结来说,解决Redis响应抖动问题可以通过数据分片、负载均衡、增加实例数量、优化配置、使用Pipeline批量操作、使用缓存等方法来提高Redis的性能和稳定性。

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