梅陇做网站,网站推广网络营销,wordpress如何自己编辑器,石大远程网页设计与网站建设答案文章目录 概述缓存雪崩、穿透、击穿大key问题热Key问题缓存和数据库双写一致性问题缓存并发竞争Redis线上阻塞要如何排查Redis 常见的性能问题都有哪些Redis 如何做内存优化Redis数据倾斜 概述
在使用Redis时#xff0c;有几个常见的问题可能会出现#xff0c;包括但不限于以… 文章目录 概述缓存雪崩、穿透、击穿大key问题热Key问题缓存和数据库双写一致性问题缓存并发竞争Redis线上阻塞要如何排查Redis 常见的性能问题都有哪些Redis 如何做内存优化Redis数据倾斜 概述
在使用Redis时有几个常见的问题可能会出现包括但不限于以下几点
性能问题Redis通常以内存为主要存储介质因此在处理大规模数据或高并发请求时可能会出现性能瓶颈。解决这个问题的方法包括优化Redis配置、增加硬件资源、使用Redis集群等。数据一致性由于Redis的主从复制和分片机制可能会出现数据一致性问题例如主节点故障时数据丢失或者从节点数据落后于主节点。可以通过配置Redis的复制策略、监控主从同步状态、使用Redis-Cluster等方式来解决这个问题。持久化问题Redis支持多种持久化方式如RDB快照和AOF日志但在某些情况下可能会导致数据丢失或者性能下降。需要根据应用场景选择合适的持久化方式并进行相应的配置和优化。内存管理由于Redis是基于内存的存储系统内存管理是一个重要的问题。可能会出现内存溢出、内存碎片等情况需要定期监控内存使用情况并根据需要进行内存优化和清理。网络问题Redis是一个网络服务可能会受到网络延迟、丢包等问题的影响导致请求超时或者连接断开。需要在应用和网络层面进行相应的调优和优化以提高网络稳定性和性能。并发竞争在多个客户端同时访问Redis时可能会出现并发竞争的问题例如多个客户端同时对同一个键进行写操作。可以通过使用事务、乐观锁、分布式锁等方式来解决并发竞争的问题。
以上是一些常见的在使用Redis时可能遇到的问题解决这些问题需要综合考虑系统架构、应用场景、硬件资源等因素并进行相应的配置、优化和调整。
缓存雪崩、穿透、击穿
1、缓存雪崩解决 并发流量在几百万 互斥锁会使吞吐量下降 给缓存加失效时间随机值避免集体失效 随机的过期时间、高可用集群、熔断、降级防止系统崩溃 双缓存 2、缓存穿透解决 并发流量百万 互斥锁 异步更新策略论Key是否取到值都直接返回 提供个能迅速判断请求是否有效的拦截机制布隆过滤器
2、缓存击穿解决
设置热点数据永不过期对于非常热门的数据可以将其缓存设置成永不过期或者设置较长的过期时间以保证即使过期时也能够有一定的时间窗口进行更新。使用互斥锁在缓存失效时可以使用互斥锁如分布式锁来控制对数据库的并发访问只允许一个线程去访问数据库其他线程等待该线程将数据加载到缓存中后再获取数据。缓存空值处理当数据库查询返回空值时也将该空值缓存起来但是设置一个较短的过期时间这样可以避免大量请求同时穿透到数据库。
大key问题
Redis中的大key问题通常是指存储了大量数据的单个key这可能导致一些性能问题如影响Redis的内存利用率、增加数据读取的时间等。以下是处理Redis大key问题的一些建议
拆分大key将大key拆分成多个较小的key可以根据业务需求设计合适的数据结构来存储数据例如使用哈希表Hash、有序集合Sorted Set等。这样可以降低单个key的大小减少内存占用和提高查询效率。使用懒加载对于大key数据可以采用延迟加载的方式即在需要访问时再进行加载。这样可以避免一次性加载大量数据导致性能问题而是根据需求逐步加载数据。压缩数据对于大key中的数值型数据或文本数据可以考虑使用压缩算法如Gzip、LZ4等进行压缩存储减少内存占用。定时清理定期清理大key中的过期数据或无用数据保持Redis内存的清洁和高效利用。数据分片将大key数据分散到多个小key中可以采用分片存储的方式将大key拆分成多个小key存储在不同的Redis实例或数据库中降低单个key的大小。使用其他存储方案对于过大的数据可以考虑使用其他存储方案如分布式文件系统、NoSQL数据库等来存储大数据而将Redis作为缓存层。 综合以上建议可以根据具体的业务场景和数据特点来选择合适的处理方法有效解决Redis大key问题提升系统性能和稳定性。 我们的key因为有压缩所以我们的key一般会控制在10K之内比较大的key我们是不会放入Redis的。 因为如果Key过大会由于带宽、网络等原因导致指令返回速度过慢Redis又是单线程的会阻塞其他指令执行。 大 key解决方案 Redis 中的“大 key” 指的是存储大量数据的键可能会导致一些性能问题比如对该键进行操作时可能会阻塞 Redis 服务器并影响其他操作。解决 Redis 大 key 问题的方法主要包括以下几个方面分片/拆分数据将大 key 拆分成多个小 key 存储在不同的 Redis 键中这样可以减少单个键的大小避免出现大 key 对 Redis 性能造成影响的情况。使用 Hash 数据结构如果大 key 是一个散列表Hash可以考虑将其拆分成多个字段存储在一个 Hash 中这样可以减少每个键的大小提高查询效率。使用集合Set或有序集合Sorted Set如果大 key 是一个集合或有序集合可以根据实际需求将数据拆分成多个集合或有序集合存储以降低单个键的大小。使用分布式缓存考虑使用分布式缓存如 Redis Cluster 或者其他分布式缓存方案将数据分布在多个节点上避免单个节点处理大 key 时的性能问题。定期清理过期数据定期清理不再需要的数据避免 Redis 中存储过多的无用数据减小大 key 的大小。合理设计数据结构在设计数据结构时考虑数据量大小、查询频率等因素合理规划数据存储方式避免出现大 key 问题。 通过以上方法可以有效地解决 Redis 中的大 key 问题提升系统性能和稳定性。在实际应用中根据具体情况选择合适的方案来解决大 key 问题保证 Redis 数据存储的高效性和可靠性。
热Key问题
什么是热Key呢在Redis中我们把访问频率高的key称为热点key。 如果某一热点key的请求到服务器主机时由于请求量特别大可能会导致主机资源不足甚至宕机从而影响正常的服务。 Redis热key问题通常是指在Redis中某些键key被频繁访问导致对这些热点数据的访问压力过大可能引起Redis性能问题 原因 热点Key是怎么产生的呢主要原因有两个 ● 用户消费的数据远大于生产的数据如秒杀、热点新闻等读多写少的场景。 ● 请求分片集中超过单Redi服务器的性能比如固定名称keyHash落入同一台服务器瞬间访问量极大超过机器瓶颈产生热点Key问题。 那么在日常开发中如何识别到热点key呢 ● 凭经验判断哪些是热Key ● 客户端统计上报 ● 服务代理层上报
解决方法 ● Redis集群扩容增加分片副本均衡读流量 ● 将热key分散到不同的服务器中 ● 使用二级缓存即JVM本地缓存,减少Redis的读请求。
缓存淘汰策略合理选择适合业务场景的缓存淘汰策略例如LRU最近最少使用、LFU最不经常使用、TTL过期时间等。通过设置合适的淘汰策略可以及时清理不常用的热key优化内存利用率。数据分片将热key分散到多个Redis实例中避免单个Redis节点负载过重。这可以通过Redis Cluster来实现也可以手动将热点数据分配到不同的Redis实例中。使用内存数据库考虑使用内存数据库如Memcached等来缓解Redis的热key压力将一部分热key数据迁移到内存数据库中。限流降级对于特别热的key可以考虑在应用层做限流或降级处理减少对这些热key的访问频率从而减轻Redis的压力。增加缓存层在Redis前增加一层缓存如CDN、本地缓存或其他中间件缓解对Redis的直接访问压力。业务优化优化业务代码减少对热key的频繁访问例如通过批量操作、异步处理等方式减少对热key的单次访问量。 针对具体的业务场景和热key情况可以结合以上方法进行综合处理以减轻Redis热key带来的压力保障系统的稳定性和性能。
缓存和数据库双写一致性问题
前提是对数据有强一致性要求不能放缓存 只能降低概率法完全避免 只能保证最终一致性 1采用正确的更新策略先更新数据库再删缓存 2可能存在删除缓存失败的问题提供个补偿措施如利用消息队列
缓存并发竞争
不要求顺序时准备个分布式锁同时去抢锁然后在set操作 要求顺序时在数据写⼊数据库时需要保存个时间戳 利用队列将set操作变成串行访问
Redis线上阻塞要如何排查
指令阻塞其他指令 因为Redis执行指令是单线程的因为单次执行速度会非常快但是如果你让单次执行变慢了那么也会阻塞后续的指令执行。 哪些情况会让指令变慢 1.指令获取的数据很多比如大数据量下执行keys、hgetall、smembers等指令。我们可以通过查看Redis的慢查找到问题不要去执行慢查操作 2.大Key我单次查询的的数据过大也会导致单次执行变慢。所以我们需要拆分大key。 CPU扛不住了 因为Redis处理命令只用到一个cpu所以当cpu超过我们负荷的时候也会导致阻塞。 1.Redis是否有牺牲cpu去换取内存的一些配置比如数据类型底层数据结构的配置。有些数据类型是去追求极致空间所以会牺牲CPU。 2.如果也没有那就是需要加机器了 持久化阻塞 1.虽然说Redis的持久化是异步做的但是for子进程的时候就慢那么也会导致问题。 2.AOF刷盘的时候由于磁盘压力导致操作时间够久主线程为了数据一致性会阻塞指令。 其他原因 1.其他的程序跟Redis部署在一台机器导致cpu之间的相互影响 2.网络问题 包括网络是否稳定是否有延迟、带宽是否足够 3.客户端连接数是否达到了Redis的最大连接数 阻塞问题一般线上都是有搭监控的看redis命令的rt有没有上涨估计是考察big key问题吧阿里云官网对big key的处理有一份文档说的还是比较全面的
Redis 常见的性能问题都有哪些
1Master 写内存快照save 命令调度 rdbSave 函数会阻塞主线程的工作当快照比较大时对性能影响是 非常大的会间断性暂停服务所以 Master 最好不要写内存快照 2Master AOF 持久化如果不重写 AOF 文件这个持久化方式对性能的影响是最小的但是 AOF 文件会不断增大AOF 文件过大会影响 Master 重启的恢复速度。Master 最好不要做任何持久化工作包括内存快照和 AOF日志文件特别是不要启用内存快照做持久化,如果数据比较关键某个 Slave 开启 AOF 备份数据策略为每秒同步一次 3Master 调用 BGREWRITEAOF 重写 AOF 文件AOF 在重写的时候会占大量的 CPU 和内存资源导致服务 load 过高出现短暂服务暂停现象 4Redis 主从复制的性能问题为了主从复制的速度和连接的稳定性Slave 和 Master 最好在同一个局域 网内 redis常见性能问题和解决方案 (1) Master最好不要做任何持久化工作如RDB内存快照和AOF日志文件 (2) 如果数据比较重要某个Slave开启AOF备份数据策略设置为每秒同步一次 (3) 为了主从复制的速度和连接的稳定性Master和Slave最好在同一个局域网内 (4) 尽量避免在压力很大的主库上增加从库 (5) 主从复制不要用图状结构用单向链表结构更为稳定即Master - Slave1 - Slave2 - Slave3…这样的结构方便解决单点故障问题实现Slave对Master的替换。如果Master挂了可以立刻启用Slave1做Master其他不变。
Redis 如何做内存优化
你用了java那些内存管理工具 内存优化方案 尽可能使用散列表hashes散列表是说散列表里面存储的数少使用的内存非常小所以你应该尽可能的将你的数据模型抽象到一个散列表里面。比如你的 web 系统中有一个用户对象不要为这个用户的名称姓氏邮箱密码设置单独的 key,而是应该把这个用户的所有信息存储到一张散列表里面
Redis数据倾斜
Redis数据倾斜主要是由于数据访问热点导致的通常在执行事务操作或范围查询时发生。这会导致大量数据集中在某个实例上使得集群负载不均衡。以下是一些解决Redis数据倾斜的方法 避免在同一个键值对上保存过多的数据。可以将大的键值对拆分成小的集合类型数据并分散存储在不同的实例上。例如如果有一个大的哈希集合保存了100万个用户信息可以将它拆分成10个小的哈希集合每个集合只保存10万用户信息。 采用热点数据多副本方案。如果热点数据是只读的可以在每个副本的键中增加一个随机前缀这样可以让不同的副本数据不会映射到同一槽位中。 使用分布式锁。当有多个实例同时访问同一个数据时可以使用分布式锁来确保数据的一致性避免数据出现倾斜。 使用Hash Tag进行数据切片。Hash Tag可以将数据分散到不同的实例上从而避免数据倾斜。 使用KEYS选项进行批量迁移。从Redis3.0.6开始可以使用KEYS选项一次迁移多个键从而提高迁移效率。 总之解决Redis数据倾斜需要针对具体情况采取不同的策略包括合理设计数据结构、避免热点数据的产生、使用分布式锁、使用Hash Tag进行数据切片以及使用KEYS选项进行批量迁移等。
Redis数据倾斜的解决方法有以下几种 使用哈希散列将数据分到不同的哈希槽中使得数据分布更均匀。可以通过CLUSTER ADD-HASHSLOT命令动态添加或删除哈希槽。 使用集群将数据分布在多个Redis节点上通过节点之间的数据迁移和负载均衡来平衡数据分布。可以使用redis-cluster工具创建集群。 使用分区键为数据设置一个分区键根据分区键的值将数据存储到不同的Redis实例上。例如可以使用用户ID作为分区键将不同用户的数据存储到不同的Redis实例上。 使用预分区在创建Redis实例时预先分配好哈希槽使得数据在一开始就能均匀分布。可以使用CLUSTER REPLICATE命令进行预分区。 使用客户端分片在客户端实现数据的分片逻辑根据需要将数据存储到不同的Redis实例上。例如可以使用一致性哈希算法来实现客户端分片。
