10 个 Redis 建议/技巧(转)

Redis 在当前的技术社区里是非常热门的。从来自 Antirez 一个小小的个人项目到成为内存数据存储行业的标准, Redis 已经走过了很长的一段路。随之而来的一系列最佳实践,使得大多数人可以正确地使用 Redis 。下面我们将探索正确使用 Redis 10 个技巧。

 

 

1 、停止使用 KEYS *

 

 

Okay ,以挑战这个命令开始这篇文章,或许并不是一个好的方式,但其确实可能是最重要的一点。很多时候当我们关注一个 redis 实例的统计数据,我们会快速地输入 ”KEYS *” 命令,这样 key 的信息会很明显地展示出来。平心而论,从程序化的角度出发往往倾向于写出下面这样的伪代码:

 

 

for key in'keys *':

 

doAllTheThings()

 

 

但是当你有 1300 万个 key 时,执行速度将会变慢。因为 KEYS 命令的时间复杂度是 O(n) ,其中 n 是要返回的 keys 的个数,这样这个命令的复杂度就取决于数据库的大小了。并且在这个操作执行期间,其它任何命令在你的实例中都无法执行。

 

 

作为一个替代命令,看一下   SCAN   吧,其允许你以一种更友好的方式来执行 … SCAN 通过增量迭代的方式来扫描数据库。这一操作基于游标的迭代器来完成的,因此只要你觉得合适,你可以随时停止或继续。

 

 

2 、找出拖慢 Redis 的罪魁祸首

 

 

由于 Redis 没有非常详细的日志,要想知道在 Redis 实例内部都做了些什么是非常困难的。幸运的是 Redis 提供了一个下面这样的命令统计工具:

127.0.0.1:6379> INFO commandstats

# Commandstats

cmdstat_get:calls=78,usec=608,usec_per_call=7.79

cmdstat_setex:calls=5,usec=71,usec_per_call=14.20

cmdstat_keys:calls=2,usec=42,usec_per_call=21.00

cmdstat_info:calls=10,usec=1931,usec_per_call=193.10

 

 

通过这个工具可以查看所有命令统计的快照,比如命令执行了多少次,执行命令所耗费的毫秒数 ( 每个命令的总时间和平均时间 )

 

 

只需要简单地执行 CONFIG RESETSTAT 命令就可以重置,这样你就可以得到一个全新的统计结果。

 

 

3 Redis-Benchmark 结果作为参考,而不要一概而论

 

 

Redis 之父 Salvatore 就说过: 通过执行 GET/SET 命令来测试 Redis 就像在雨天检测法拉利的雨刷清洁镜子的效果 。很多时候人们跑到我这里,他们想知道为什么自己的 Redis-Benchmark 统计的结果低于最优结果 。但我们必须要把各种不同的真实情况考虑进来,例如:

  • 可能受到哪些客户端运行环境的限制?
  • 是同一个版本号吗?
  • 测试环境中的表现与应用将要运行的环境是否一致?

 

 

Redis-Benchmark 的测试结果提供了一个保证你的 Redis-Server 不会运行在非正常状态下的基准点,但是你永远不要把它作为一个真实的 压力测试 。压力测试需要反应出应用的运行方式,并且需要一个尽可能的和生产相似的环境。

 

 

4 Hashes 是你的最佳选择

 

 

以一种优雅的方式引入 hashes 吧。 hashes 将会带给你一种前所未有的体验。之前我曾看到过许多类似于下面这样的 key 结构:

foo:first_name

foo:last_name

foo:address

 

 

上面的例子中, foo 可能是一个用户的用户名,其中的每一项都是一个单独的 key 。这就增加了   犯错的空间,和一些不必要的 key 。使用 hash 代替吧,你会惊奇地发现竟然只需要一个 key

127.0.0.1:6379> HSET foo first_name "Joe"(integer) 1

127.0.0.1:6379> HSET foo last_name "Engel"(integer) 1

127.0.0.1:6379> HSET foo address "1 Fanatical Pl"(integer) 1

127.0.0.1:6379> HGETALL foo

1)"first_name"

2)"Joe"

3)"last_name"

4)"Engel"

5)"address"

6)"1 Fanatical Pl"

127.0.0.1:6379> HGET foo first_name

"Joe"

 

 

5 、设置 key 值的存活时间

 

 

无论什么时候,只要有可能就利用 key 超时的优势。一个很好的例子就是储存一些诸如临时认证 key 之类的东西。当你去查找一个授权 key —— OAUTH 为例 —— 通常会得到一个超时时间。这样在设置 key 的时候,设成同样的超时时间, Redis 就会自动为你清除!而不再需要使用 KEYS * 来遍历所有的 key 了,怎么样很方便吧?

 

 

6 选择合适的回收策略

 

 

既然谈到了清除 key 这个话题,那我们就来聊聊回收策略。当 Redis 的实例空间被填满了之后,将会尝试回收一部分 key 。根据你的使用方式,我强烈建议使用 volatile-lru 策略 —— 前提是你对 key 已经设置了超时。但如果你运行的是一些类似于 *** 的东西,并且没有对 key 设置超时机制,可以考虑使用 allkeys-lru 回收机制。我的建议是先在 这里 查看一下可行的方案。

 

 

7 、如果你的数据很重要,请使用 Try/Except

 

 

如果必须确保关键性的数据可以被放入到 Redis 的实例中,我强烈建议将其放入 try/except 块中。几乎所有的 Redis 客户端采用的都是 发送即忘 策略,因此经常需要考虑一个 key 是否真正被放到 Redis 数据库中了。至于将 try/expect 放到 Redis 命令中的复杂性并不是本文要讲的,你只需要知道这样做可以确保重要的数据放到该放的地方就可以了。

 

 

8 、不要耗尽一个实例

 

 

无论什么时候,只要有可能就分散多 redis 实例的工作量。从 3.0.0 版本开始, Redis 就支持集群了。 Redis 集群允许你基于 key 范围分离出部分包含主 / 从模式的 key 。完整的集群背后的 魔法 可以在 这里 找到。但如果你是在找教程,那 这里 是一个再适合不过的地方了。如果不能选择集群,考虑一下命名空间吧,然后将你的 key 分散到多个实例之中。关于怎样分配数据,在 redis.io 网站上有 这篇 精彩的评论。

 

 

9 、内核越多越好吗?!

 

 

当然是错的。 Redis 是一个单线程进程,即使启用了持久化最多也只会消耗两个内核。除非你计划在一台主机上运行多个实例 —— 希望只会是在开发测试的环境下! —— 否则的话对于一个 Redis 实例是不需要 2 个以上内核的。

 

 

10 、高可用

 

 

到目前为止 Redis Sentinel 已经经过了很全面的测试,很多用户已经将其应用到了生产环境中(包括 ObjectRocket )。如果你的应用重度依赖于 Redis ,那就需要想出一个高可用方案来保证其不会掉线。当然,如果不想自己管理这些东西, ObjectRocket 提供了一个高可用平台,并提供 7×24 小时的技术支持,有意向的话可以考虑一下。

 

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