Optimisation du système et réglage des performances de Redis en tant que plateforme de traitement de données

Redis, en tant que base de données en mémoire hautes performances, est devenue l'un des composants les plus importants de l'architecture d'application moderne. Redis a une valeur extrêmement élevée dans de nombreux scénarios d'application, tels que la mise en cache, les files d'attente de messages, les verrous distribués, etc. Cependant, dans les applications pratiques, de nombreuses personnes sont souvent confrontées au goulot d'étranglement des performances de Redis. Cet article vise à explorer comment effectuer l'optimisation du système et le réglage des performances sur Redis pour résoudre ces problèmes courants.

1. Configuration matérielle

Tout d'abord, les performances de Redis dépendent de la configuration matérielle. Par conséquent, afin d'obtenir de meilleures performances, vous devez effectuer des configurations matérielles raisonnables en fonction de vos scénarios commerciaux.

D'une manière générale, la taille de la mémoire de Redis est l'un des goulots d'étranglement de l'entreprise. Selon les besoins réels, choisir la taille de mémoire appropriée peut mieux soutenir l'entreprise. De plus, les performances du processeur sont également un facteur très important, et Redis s'exécute généralement dans un seul thread, donc plus les performances du processeur monocœur sont bonnes, meilleures sont les performances de Redis. De plus, l'utilisation du SSD comme stockage persistant peut améliorer efficacement les performances d'écriture des données de Redis.

2. Optimisation de la configuration

Le fichier de configuration Redis (redis.conf) contient les paramètres de tous les nœuds Redis. Ces paramètres de configuration peuvent grandement affecter les performances de Redis. Pour la plupart des entreprises, vous devez vous concentrer sur les éléments de configuration suivants.

2.1 maxmemory

Ce paramètre spécifie la taille maximale d'utilisation de la mémoire Redis. Une fois que la mémoire atteint cette limite supérieure, Redis utilisera la stratégie d'élimination des données pour supprimer les données expirées. Si la valeur maxmemory est trop petite, l'élimination de la mémoire se produira fréquemment, ce qui entraînera une réduction des performances Redis et des pertes commerciales. Si le paramètre maxmemory est trop grand, Redis peut occuper trop de mémoire et affecter la stabilité du système.

En utilisation réelle, vous pouvez définir la valeur de maxmemory pour maximiser l'utilisation de la mémoire et éviter autant que possible l'élimination des données.

2.2 maxclients

Ce paramètre spécifie le nombre maximum de connexions client autorisées sur la base de données Redis. Si maxclients est défini sur une valeur trop petite, cela peut entraîner davantage de requêtes en attente de connexions dans l'application, entraînant des erreurs telles qu'un délai d'attente de connexion ou une perte de connexion. Si maxclients est trop grand, cela aura un certain impact sur les performances de Redis. Il est recommandé de procéder aux ajustements appropriés en fonction des ressources matérielles de la machine et des conditions de charge.

2.3 set-max-intset-entries

Lors de l'utilisation de intset pour représenter le type d'ensemble, lorsque le nombre d'éléments dépasse cette valeur, intset sera remplacé par hashtable pour le stockage, car la complexité de hashtable est O(1), et intset La complexité est O(n), donc la définition de cette valeur peut contrôler la taille du type défini en mémoire et les performances des requêtes.

2.4 hash-max-ziplist-entries/hask-max-ziplist-value

hash-max-ziplist-entries spécifie le nombre maximum de paires clé-valeur de type de hachage lors de l'utilisation du type d'encodage ziplist, hask-max-ziplist - value spécifie la taille maximale de chaque valeur de la paire clé-valeur de type de hachage lors de l'utilisation du type de codage ziplist. Lorsque la taille de hachage se situe dans cette plage, l'utilisation de ziplist peut économiser de la mémoire et améliorer les performances de lecture et d'écriture. Par conséquent, les tailles de ces deux paramètres peuvent être ajustées en fonction des besoins réels d’utilisation.

De plus, Redis dispose de nombreux autres paramètres de configuration, qui peuvent être définis en fonction des besoins réels.

3. Optimisation de l'architecture des données

Redis prend en charge une variété de structures de données, notamment des chaînes, des listes, des tables de hachage, des ensembles, des ensembles triés, etc., et différentes structures de données nécessitent des performances différentes dans différents scénarios d'application.

Lorsque vous utilisez réellement Redis, vous devez choisir la structure de données appropriée en fonction des besoins spécifiques de l'entreprise, et lorsque vous l'utilisez, vous devez utiliser une combinaison raisonnable de diverses structures de données pour obtenir des performances et une efficacité supérieures.

De plus, dans la mise en œuvre de chaque structure de données, Redis nous fournit de très excellentes API, telles que les commandes de type chaîne mget, set, incr, decr, getset et autres, ainsi que les commandes de type liste lpush, rpush, telles que lpop et rpop, ainsi que les commandes de type table de hachage hset, hget, hdel et autres. L'utilisation de ces API peut non seulement réduire considérablement la complexité du code métier, mais également exploiter efficacement les données et améliorer les performances de Redis. Ces API doivent être raisonnablement sélectionnées en fonction des besoins réels.

4. Optimisation des applications

L'optimisation des performances de Redis repose non seulement sur l'optimisation du matériel et de la configuration, mais nécessite également d'optimiser l'accès à Redis au niveau de l'application pour réduire les communications réseau et les opérations d'E/S inutiles.

Pendant le processus de développement de l'application, Redis peut être optimisé à travers les points suivants.

4.1 Fusion de plusieurs commandes

La fusion de plusieurs commandes peut réduire les opérations d'E/S, réduire la latence du réseau et améliorer les performances d'accès du client Redis. Par exemple, plusieurs opérations set peuvent être combinées en une seule commande set, plusieurs opérations get peuvent être combinées en une seule commande mget, et ainsi de suite.

4.2 Utilisation des transactions Redis

L'utilisation des transactions Redis peut simplifier les processus métier complexes et améliorer l'efficacité d'exécution de Redis. Une transaction Redis est un ensemble de commandes qui réussissent ou échouent ensemble. Cela peut éviter l'incohérence des données causée par des situations anormales au milieu.

4.3 Utilisation de Redis Pipeline

Redis Pipeline est une méthode spéciale de contrôle de flux qui peut renvoyer les résultats au client immédiatement après que le client ait exécuté plusieurs commandes. Cela peut réduire considérablement le nombre de paquets transmis lors de la communication réseau, améliorant ainsi les performances de Redis. De manière générale, l'utilisation de Pipeline peut améliorer les performances de 10 à 30 fois par rapport à l'envoi direct de commandes.

En résumé, l'optimisation Redis doit prendre en compte de manière globale des facteurs tels que le matériel, la configuration, la structure des données, les applications, etc. Ce n'est qu'en ciblant des scénarios commerciaux spécifiques que les paramètres Redis peuvent être raisonnablement ajustés et la structure de données optimale et la mise en œuvre d'applications peut atteindre des performances Redis optimales.

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