Redis-性能优化

Redis缓存设计

缓存与数据库双写不一致

在大并发下，同时操作数据库与缓存会存在数据不一致性问题

1、双写不一致情况，线程1写数据库，[线程2写数据库，并更新缓存]，线程1更新缓存，此时旧缓存覆盖了新的

2、读写并发不一致，线程1读数据库，[线程2写数据库，并删除缓存]，线程1更新缓存，此时的缓存不是最新的

解决方案：

1、对于并发几率很小的数据(如个人维度的订单数据、用户数据等)，这种几乎不用考虑这个问题，很少会发生缓存不一致，可以给缓存数据加上过期时间，每隔一段时间触发读的主动更新即可。

2、就算并发很高，如果业务上能容忍短时间的缓存数据不一致(如商品名称，商品分类菜单等)，缓存加上过期时间依然可以解决大部分业务对于缓存的要求。

3、如果不能容忍缓存数据不一致，可以通过加分布式读写锁保证并发读写或写写的时候按顺序排好队，读读的时候相当于无锁。

4、也可以用阿里开源的canal通过监听数据库的binlog日志及时的去修改缓存，但是引入了新的中间件，增加了系统的复杂度。

总结：

以上针对的都是读多写少的情况加入缓存提高性能，如果写多读多的情况又不能容忍缓存数据不一致，那就没必要加缓存了，可以直接操作数据库。当然，如果数据库抗不住压力，还可以把缓存作为数据读写的主存储，异步将数据同步到数据库，数据库只是作为数据的备份。

放入缓存的数据应该是对实时性、一致性要求不是很高的数据。切记不要为了用缓存，同时又要保证绝对的一致性做大量的过度设计和控制，增加系统复杂性！

开发规范与性能优化

一、键值设计

1、key名设计

  • (1)【建议】: 可读性和可管理性

以业务名(或数据库名)为前缀(防止key冲突)，用冒号分隔，比如业务名:表名:id

trade:order:1

  • (2)【建议】：简洁性

保证语义的前提下，控制key的长度，当key较多时，内存占用也不容忽视，例如：

user:{uid}:friends:messages:{mid} 简化为u:{uid}:fr:m:{mid}

  • (3)【强制】：不要包含特殊字符

反例：包含空格、换行、单双引号以及其他转义字符

2、value设计

  • (1)【强制】：拒绝bigkey(防止网卡流量、慢查询)

在Redis中，一个字符串最大512MB，一个二级数据结构（例如hash、list、set、zset）可以存储大约40亿个(2^32-1)个元素，但实际中如果下面两种情况，我就会认为它是bigkey。

  1. 字符串类型：它的big体现在单个value值很大，一般认为超过10KB就是bigkey。

  2. 非字符串类型：哈希、列表、集合、有序集合，它们的big体现在元素个数太多。

一般来说，string类型控制在10KB以内，hash、list、set、zset元素个数不要超过5000。

反例：一个包含200万个元素的list。

非字符串的bigkey，不要使用del删除，使用hscan、sscan、zscan方式渐进式删除，同时要注意防止bigkey过期时间自动删除问题(例如一个200万的zset设置1小时过期，会触发del操作，造成阻塞）

bigkey的危害：

1、导致redis阻塞

2、网络拥塞

bigkey也就意味着每次获取要产生的网络流量较大，假[[设一个bigkey为1MB，客户端每秒访问量为1000，那么每秒产生1000MB的流量，对于普通的千兆网卡(按照字节算是128MB/s)的服务器来说简直是灭顶之灾，而且一般服务器会采用单机多实例的方式来部署，也就是说一个bigkey可能会对其他实例也造成影响，其后果不堪设想。

3、过期删除

有个bigkey，它安分守己（只执行简单的命令，例如hget、lpop、zscore等），但它设置了过期时间，当它过期后，会被删除，如果没有使用Redis 4.0的过期异步删除(lazyfree-lazy-expire yes)，就会存在阻塞Redis的可能性。

bigkey的产生：

一般来说，bigkey的产生都是由于程序设计不当，或者对于数据规模预料不清楚造成的，来看几个例子：

(1) 社交类：粉丝列表，如果某些明星或者大v不精心设计下，必是bigkey。

(2) 统计类：例如按天存储某项功能或者网站的用户集合，除非没几个人用，否则必是bigkey。

(3) 缓存类：将数据从数据库load出来序列化放到Redis里，这个方式非常常用，但有两个地方需要注意，第一，是不是有必要把所有字段都缓存；第二，有没有相关关联的数据，有的同学为了图方便把相关数据都存一个key下，产生bigkey。

如何优化bigkey

1、拆

big list： list1、list2、...listN

big hash：可以将数据分段存储，比如一个大的key，假设存了1百万的用户数据，可以拆分成200个key，每个key下面存放5000个用户数据

2、如果bigkey不可避免，也要思考一下要不要每次把所有元素都取出来(例如有时候仅仅需要hmget，而不是hgetall)，删除也是一样，尽量使用优雅的方式来处理。

  • (2)【推荐】：选择适合的数据类型。

例如：实体类型(要合理控制和使用数据结构，但也要注意节省内存和性能之间的平衡)

反例：

set user:1:name tom set user:1:age 19 set user:1:favor football

正例:

hmset user:1 name tom age 19 favor football

3、【推荐】：控制key的生命周期，redis不是垃圾桶。

建议使用expire设置过期时间(条件允许可以打散过期时间，防止集中过期)。

二、命令使用

1、【推荐】 O(N)命令关注N的数量

例如hgetall、lrange、smembers、zrange、sinter等并非不能使用，但是需要明确N的值。有遍历的需求可以使用hscan、sscan、zscan代替。

2、【推荐】：禁用命令

禁止线上使用keys、flushall、flushdb等，通过redis的rename机制禁掉命令，或者使用scan的方式渐进式处理。

3、【推荐】合理使用select

redis的多数据库较弱，使用数字进行区分，很多客户端支持较差，同时多业务用多数据库实际还是单线程处理，会有干扰。

4、【推荐】使用批量操作提高效率

原生命令：例如mget、mset。 非原生命令：可以使用pipeline提高效率。

但要注意控制一次批量操作的元素个数(例如500以内，实际也和元素字节数有关)。

注意两者不同：

a）原生命令是原子操作，pipeline是非原子操作。

b）pipeline可以打包不同的命令，原生命令做不到

c）pipeline需要客户端和服务端同时支持。

5、【建议】Redis事务功能较弱，不建议过多使用，可以用lua替代

三、客户端使用

1、【推荐】

避免多个应用使用一个Redis实例

正例：不相干的业务拆分，公共数据做服务化。

2、【推荐】

使用带有连接池的数据库，可以有效控制连接，同时提高效率，标准使用方式：

JedisPoolConfig jedisPoolConfig = new JedisPoolConfig();
jedisPoolConfig.setMaxTotal(5);
jedisPoolConfig.setMaxIdle(2);
jedisPoolConfig.setTestOnBorrow(true);JedisPool jedisPool = new JedisPool(jedisPoolConfig, "192.168.0.60", 6379, 3000, null);Jedis jedis = null;
try 
{jedis = jedisPool.getResource();//具体的命令jedis.executeCommand()
} catch (Exception e) 
{logger.error("op key {} error: " + e.getMessage(), key, e);
} finally 
{//注意这里不是关闭连接，在JedisPool模式下，Jedis会被归还给资源池。if (jedis != null) jedis.close();
}

连接池参数含义：

序号参数名含义默认值使用建议
1maxTotal资源池中最大连接数8设置建议见下面
2maxIdle资源池允许最大空闲的连接数8设置建议见下面
3minIdle资源池确保最少空闲的连接数0设置建议见下面
4blockWhenExhausted当资源池用尽后，调用者是否要等待。只有当为true时，下面的maxWaitMillis才会生效true建议使用默认值
5maxWaitMillis当资源池连接用尽后，调用者的最大等待时间(单位为毫秒)-1：表示永不超时不建议使用默认值
6testOnBorrow向资源池借用连接时是否做连接有效性检测(ping)，无效连接会被移除false业务量很大时候建议设置为false(多一次ping的开销)。
7testOnReturn向资源池归还连接时是否做连接有效性检测(ping)，无效连接会被移除false业务量很大时候建议设置为false(多一次ping的开销)。
8jmxEnabled是否开启jmx监控，可用于监控true建议开启，但应用本身也要开启
优化建议：

1）maxTotal：最大连接数，早期的版本叫maxActive

实际上这个是一个很难回答的问题，考虑的因素比较多：

  • 业务希望Redis并发量

  • 客户端执行命令时间

  • Redis资源：例如 nodes(例如应用个数) * maxTotal 是不能超过redis的最大连接数maxclients。

  • 资源开销：例如虽然希望控制空闲连接(连接池此刻可马上使用的连接)，但是不希望因为连接池的频繁释放创建连接造成不必靠开销。

以一个例子说明，假设:

  • 一次命令时间（borrow|return resource + Jedis执行命令(含网络) ）的平均耗时约为1ms，一个连接的QPS大约是1000

  • 业务期望的QPS是50000

那么理论上需要的资源池大小是50000 / 1000 = 50个。但事实上这是个理论值，还要考虑到要比理论值预留一些资源，通常来讲maxTotal可以比理论值大一些。

但这个值不是越大越好，一方面连接太多占用客户端和服务端资源，另一方面对于Redis这种高QPS的服务器，一个大命令的阻塞即使设置再大资源池仍然会无济于事。

2）maxIdle和minIdle

maxIdle实际上才是业务需要的最大连接数，maxTotal是为了给出余量，所以maxIdle不要设置过小，否则会有new Jedis(新连接)开销。

连接池的最佳性能是maxTotal = maxIdle，这样就避免连接池伸缩带来的性能干扰。但是如果并发量不大或者maxTotal设置过高，会导致不必要的连接资源浪费。一般推荐maxIdle可以设置为按上面的业务期望QPS计算出来的理论连接数，maxTotal可以再放大一倍。

minIdle（最小空闲连接数），与其说是最小空闲连接数，不如说是"至少需要保持的空闲连接数"，在使用连接的过程中，如果连接数超过了minIdle，那么继续建立连接，如果超过了maxIdle，当超过的连接执行完业务后会慢慢被移出连接池释放掉。

如果系统启动完马上就会有很多的请求过来，那么可以给redis连接池做预热，比如快速的创建一些redis连接，执行简单命令，类似ping()，快速的将连接池里的空闲连接提升到minIdle的数量。

连接池预热示例代码：

List<Jedis> minIdleJedisList = new ArrayList<Jedis>(jedisPoolConfig.getMinIdle());for (int i = 0; i < jedisPoolConfig.getMinIdle(); i++) 
{Jedis jedis = null;try {jedis = pool.getResource();minIdleJedisList.add(jedis);jedis.ping();} catch (Exception e) {logger.error(e.getMessage(), e);} finally {//注意，这里不能马上close将连接还回连接池，否则最后连接池里只会建立1个连接。。//jedis.close();}
}
//统一将预热的连接还回连接池
for (int i = 0; i < jedisPoolConfig.getMinIdle(); i++) 
{Jedis jedis = null;try {jedis = minIdleJedisList.get(i);//将连接归还回连接池jedis.close();} catch (Exception e) {logger.error(e.getMessage(), e);} finally {}
}

总之，要根据实际系统的QPS和调用redis客户端的规模整体评估每个节点所使用的连接池大小。

3、【建议】

高并发下建议客户端添加熔断功能(例如sentinel、hystrix)

4、【推荐】

设置合理的密码，如有必要可以使用SSL加密访问

5、【建议】

Redis对于过期键有三种清除策略：

  1. 被动删除：当读/写一个已经过期的key时，会触发惰性删除策略，直接删除掉这个过期key

  2. 主动删除：由于惰性删除策略无法保证冷数据被及时删掉，所以Redis会定期(默认每100ms)主动淘汰一批已过期的key，这里的一批只是部分过期key，所以可能会出现部分key已经过期但还没有被清理掉的情况，导致内存并没有被释放

  3. 当前已用内存超过maxmemory限定时，触发主动清理策略

主动清理策略在Redis 4.0 之前一共实现了 6 种内存淘汰策略，在 4.0 之后，又增加了 2 种策略，总共8种：

a) 针对设置了过期时间的key做处理：

  1. volatile-ttl：在筛选时，会针对设置了过期时间的键值对，根据过期时间的先后进行删除，越早过期的越先被删除。

  2. volatile-random：就像它的名称一样，在设置了过期时间的键值对中，进行随机删除。

  3. volatile-lru：会使用 LRU 算法筛选设置了过期时间的键值对删除。

  4. volatile-lfu：会使用 LFU 算法筛选设置了过期时间的键值对删除。

b) 针对所有的key做处理：

  1. allkeys-random：从所有键值对中随机选择并删除数据。

  2. allkeys-lru：使用 LRU 算法在所有数据中进行筛选删除。

  3. allkeys-lfu：使用 LFU 算法在所有数据中进行筛选删除。

c) 不处理：

  1. noeviction：不会剔除任何数据，拒绝所有写入操作并返回客户端错误信息"(error) OOM command not allowed when used memory"，此时Redis只响应读操作。

LRU 算法（Least Recently Used，最近最少使用）

淘汰很久没被访问过的数据，以最近一次访问时间作为参考。

LFU 算法（Least Frequently Used，最不经常使用）

淘汰最近一段时间被访问次数最少的数据，以次数作为参考。

当存在热点数据时，LRU的效率很好，但偶发性的、周期性的批量操作会导致LRU命中率急剧下降，缓存污染情况比较严重。这时使用LFU可能更好点。

根据自身业务类型，配置好maxmemory-policy(默认是noeviction)，推荐使用volatile-lru。如果不设置最大内存，当 Redis 内存超出物理内存限制时，内存的数据会开始和磁盘产生频繁的交换 (swap)，会让 Redis 的性能急剧下降。

当Redis运行在主从模式时，只有主结点才会执行过期删除策略，然后把删除操作”del key”同步到从结点删除数据。

四、系统内核参数优化

vm.swapiness

swap对于操作系统来说比较重要，当物理内存不足时，可以将一部分内存页进行swap到硬盘上，以解燃眉之急。但世界上没有免费午餐，swap空间由硬盘提供，对于需要高并发、高吞吐的应用来说，磁盘IO通常会成为系统瓶颈。在Linux中，并不是要等到所有物理内存都使用完才会使用到swap，系统参数swppiness会决定操作系统使用swap的倾向程度。swappiness的取值范围是0~100，swappiness的值越大，说明操作系统可能使用swap的概率越高，swappiness值越低，表示操作系统更加倾向于使用物理内存。swappiness的取值越大，说明操作系统可能使用swap的概率越高，越低则越倾向于使用物理内存。

如果linux内核版本<3.5，那么swapiness设置为0，这样系统宁愿swap也不会oom killer（杀掉进程）

如果linux内核版本>=3.5，那么swapiness设置为1，这样系统宁愿swap也不会oom killer

一般需要保证redis不会被kill掉：

cat /proc/version  #查看linux内核版本
echo 1 > /proc/sys/vm/swappiness
echo vm.swapiness=1 >> /etc/sysctl.conf

PS：OOM killer 机制是指Linux操作系统发现可用内存不足时，强制杀死一些用户进程（非内核进程），来保证系统有足够的可用内存进行分配。

vm.overcommit_memory(默认0)

0：表示内核将检查是否有足够的可用物理内存(实际不一定用满)供应用进程使用；如果有足够的可用物理内存，内存申请允许；否则，内存申请失败，并把错误返回给应用进程　

1：表示内核允许分配所有的物理内存，而不管当前的内存状态如何

如果是0的话，可能导致类似fork等操作执行失败，申请不到足够的内存空间

Redis建议把这个值设置为1，就是为了让fork操作能够在低内存下也执行成功。

cat /proc/sys/vm/overcommit_memory
echo "vm.overcommit_memory=1" >> /etc/sysctl.conf
sysctl vm.overcommit_memory=1

合理设置文件句柄数

操作系统进程试图打开一个文件(或者叫句柄)，但是现在进程打开的句柄数已经达到了上限，继续打开会报错：“Too many open files”

ulimit -a  #查看系统文件句柄数，看open files那项
ulimit -n 65535  #设置系统文件句柄数

慢查询日志：slowlog
Redis慢日志命令说明:
config get slow* #查询有关慢日志的配置信息
config set slowlog-log-slower-than 20000  #设置慢日志使时间阈值,单位微秒，此处为20毫秒，即超过20毫秒的操作都会记录下来，生产环境建议设置1000，也就是1ms，这样理论上redis并发至少达到1000，如果要求单机并发达到1万以上，这个值可以设置为100
config set slowlog-max-len 1024  #设置慢日志记录保存数量，如果保存数量已满，会删除最早的记录，最新的记录追加进来。记录慢查询日志时Redis会对长命令做截断操作，并不会占用大量内存，建议设置稍大些，防止丢失日志
config rewrite #将服务器当前所使用的配置保存到redis.conf
slowlog len #获取慢查询日志列表的当前长度
slowlog get 5 #获取最新的5条慢查询日志。慢查询日志由四个属性组成：标识ID，发生时间戳，命令耗时，执行命令和参数
slowlog reset #重置慢查询日志

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