redis 性能调优
针对Redis的性能优化,主要从下面几个层面入手:
- 最初的也是最重要的,确保没有让Redis执行耗时长的命令
- 使用pipelining将连续执行的命令组合执行
- 操作系统的Transparent huge pages功能必须关闭:
echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled
- 如果在虚拟机中运行Redis,可能天然就有虚拟机环境带来的固有延迟。可以通过./redis-cli –intrinsic-latency 100命令查看固有延迟。同时如果对Redis的性能有较高要求的话,应尽可能在物理机上直接部署Redis。
- 检查数据持久化策略
- 考虑引入读写分离机制
长耗时命令
Redis绝大多数读写命令的时间复杂度都在O(1)到O(N)之间,在文本和官方文档中均对每个命令的时间复杂度有说明。
通常来说,O(1)的命令是安全的,O(N)命令在使用时需要注意,如果N的数量级不可预知,则应避免使用。例如对一个field数未知的Hash数据执行HGETALL/HKEYS/HVALS命令,通常来说这些命令执行的很快,但如果这个Hash中的field数量极多,耗时就会成倍增长。 又如使用SUNION对两个Set执行Union操作,或使用SORT对List/Set执行排序操作等时,都应该严加注意。
避免在使用这些O(N)命令时发生问题主要有几个办法:
- 不要把List当做列表使用,仅当做队列来使用
- 通过机制严格控制Hash、Set、Sorted Set的大小
- 可能的话,将排序、并集、交集等操作放在客户端执行
- 绝对禁止使用KEYS命令
- 避免一次性遍历集合类型的所有成员,而应使用SCAN类的命令进行分批的,游标式的遍历
Redis提供了SCAN命令,可以对Redis中存储的所有key进行游标式的遍历,避免使用KEYS命令带来的性能问题。同时还有SSCAN/HSCAN/ZSCAN等命令,分别用于对Set/Hash/Sorted Set中的元素进行游标式遍历
Redis提供了Slow Log功能,可以自动记录耗时较长的命令。相关的配置参数有两个:
slowlog-log-slower-than xxxms #执行时间慢于xxx毫秒的命令计入Slow Log
slowlog-max-len xxx #Slow Log的长度,即最大纪录多少条Slow Log
- 使用__SLOWLOG GET [number]__命令,可以输出最近进入Slow Log的number条命令。
- 使用__SLOWLOG RESET__命令,可以重置Slow Log
网络引发的延迟
- 尽可能使用长连接或连接池,避免频繁创建销毁连接
- 客户端进行的批量数据操作,应使用Pipeline特性在一次交互中完成。
数据持久化引发的延迟
Redis的数据持久化工作本身就会带来延迟,需要根据数据的安全级别和性能要求制定合理的持久化策略:
- __AOF + fsync always__的设置虽然能够绝对确保数据安全,但每个操作都会触发一次fsync,会对Redis的性能有比较明显的影响
- __AOF + fsync every second__是比较好的折中方案,每秒fsync一次
- __AOF + fsync never__会提供AOF持久化方案下的最优性能
- 使用RDB持久化通常会提供比使用AOF更高的性能,但需要注意RDB的策略配置
- 每一次RDB快照和AOF Rewrite都需要Redis主进程进行fork操作。fork操作本身可能会产生较高的耗时,与CPU和Redis占用的内存大小有关。根据具体的情况合理配置RDB快照和AOF Rewrite时机,避免过于频繁的fork带来的延迟
NOTE:Redis在fork子进程时需要将内存分页表拷贝至子进程,以占用了24GB内存的Redis实例为例,共需要拷贝24GB / 4kB * 8 = 48MB的数据。在使用单Xeon 2.27Ghz的物理机上,这一fork操作耗时216ms。
NOTE: 可以通过INFO命令返回的latest_fork_usec字段查看上一次fork操作的耗时(微秒)
Swap引发的延迟
当Linux将Redis所用的内存分页移至swap空间时,将会阻塞Redis进程,导致Redis出现不正常的延迟。Swap通常在物理内存不足或一些进程在进行大量I/O操作时发生,应尽可能避免上述两种情况的出现。
__/proc/
数据淘汰引发的延迟
当同一秒内有大量key过期时,也会引发Redis的延迟。在使用时应尽量将key的失效时间错开。
引入读写分离机制
Redis的主从复制能力可以实现一主多从的多节点架构,在这一架构下,主节点接收所有写请求,并将数据同步给多个从节点。 在这一基础上,我们可以让从节点提供对实时性要求不高的读请求服务,以减小主节点的压力。 尤其是针对一些使用了长耗时命令的统计类任务,完全可以指定在一个或多个从节点上执行,避免这些长耗时命令影响其他请求的响应。
Redis分片方案
这些方案主要注意原理实现,其余主要是运维方便的实践
- Twemproxy
- redis Cluster
- Codis