Ein Klassenkamerad im Team nutzte Redis als Cache in seinem Projekt und speicherte Hotspot-Daten in Redis. Um die Leistung zu verbessern, wird beim Schreiben von Redis die Pipeline-Methode verwendet. Bei normaler Verwendung können die Leistung und die Ressourcennutzung von Redis die Anforderungen des Projekts erfüllen , aber die CPU-Auslastung ist hoch, normalerweise nur 30 %. Wie wir alle wissen, ist Redis ein einzelner Prozess und kann nur 1 CPU-Kern belegen. Der Multi-Core der Maschine kann nicht genutzt werden, wenn die CPU 100 % erreicht, was unweigerlich zu einem Leistungsengpass führt. Wie kann man es lösen?
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Option 1:
Das erste, was mir in den Sinn kommt, ist, die Anzahl der Redis-Server zu erhöhen, eine Hash-Operation für die auf dem Client gespeicherten Schlüssel durchzuführen und sie beim Lesen auf verschiedenen Redis-Servern zu speichern Der entsprechende Redis-Server löst das Problem, aber die Nachteile:
Erstens muss der Client den Code ändern
Zweitens muss sich der Client die Adressen aller Redis-Server merken; 🎜>
Diese Lösung kann verwendet werden, aber kann sie erweitert werden, ohne den Code zu ändern?Option 2:
Da die vom Redis-Server verwendete Version niedriger als 3.0 ist, werden keine Cluster unterstützt . Ich dachte an den berühmten Redis-Proxy Twemproxy. Die Leistung von Twemproxy ist ebenfalls hervorragend. Obwohl es sich um einen Proxy handelt, ist sein Einfluss auf die Zugriffsleistung sehr gering. Selbst der Redis-Autor empfiehlt dies. Twemproxy ist einfach zu bedienen und kann in weniger als einer Stunde erlernt werden. Der Schlüssel liegt darin, dass der Client-Code nicht geändert werden muss. Es unterstützt fast alle Redis-Befehle und Pipeline-Operationen. Sie müssen lediglich den Client-Code ändern. Die in der Konfigurationsdatei konfigurierte Redis-IP und der ursprüngliche Redis-Port werden in die IP und den PORT des Twemproxy-Dienstes geändert. Der Client muss sich nicht um das Hash-Problem kümmern, twemproxy übernimmt dies und der Client funktioniert wie ein Redis. Das Wort „fast“ wird oben verwendet, da einige Befehle wie „Tasten *“ nicht unterstützt werden. Wir haben Twemproxy und die vier folgenden Redis-Maschinen schnell bereitgestellt und auf „Test gefunden“ geklickt dass die CPU-Auslastung der nächsten vier Redis-Einheiten gesunken ist, aber ein neues Problem aufgetreten ist: Twemproxy ist auch ein einzelner Prozess! Der Leistungsengpass tritt erneut bei Twemproxy auf!Option 3:
Der Zugriff auf Redis ist in Schreiben und Lesen unterteilt, ähnlich wie bei Produzenten und Verbrauchern. Nach sorgfältiger Analyse wurde festgestellt, dass es weniger Schreiben und Lesen gibt relativ wenig Lesen. Dies kann das Lesen und Schreiben, das Schreiben auf die Primärseite und das Lesen aus der Sicherung trennen. Es kommt vor, dass Lesen und Schreiben zwei Dienste sind, um eine Trennung von Lesen und Schreiben zu erreichen Dies kann sehr einfach durchgeführt werden, wodurch der Druck auf die wichtigsten Redis verteilt wird. Der Zugriffsdruck auf Redis hat sich hier verbessert, aber es ist keine langfristige Lösung. Wenn beispielsweise Veranstaltungen stattfinden und die Datenmenge steigt, bestehen immer noch Leistungsrisiken. Die endgültige Methode ist der umfassende Plan 2 und 3, wie in der folgenden Abbildung dargestellt:Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo erweitern Sie Redis. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!