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redis怎麼擴容

藏色散人
發布: 2019-06-17 15:50:39
原創
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team中的一個同學在其專案中使用了Redis作為緩存,將熱點資料存放在Redis中。為了提升效能,寫Redis時採用了管道的方式,平時使用時,Redis的效能、資源使用都能符合專案需求,但當訪問量增加的時候,Redis的QPS還能滿足要求,但CPU使用率高的時候已經達到90% ,平時只有30% ,眾所周知,Redis是單進程的,只能佔用1個CPU核,跑滿了也就100%,無法利用機器的多核,而當CPU跑到100%時,必然會造成效能瓶頸。怎麼解決?

redis怎麼擴容

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方案一:

首先想到的是,增加Redis伺服器的數量,在客戶端對儲存的key進行hash運算,存入不同的Redis伺服器中,讀取時,也進行相同的hash運算,找到對應的Redis伺服器,可以解決問題,但是不好的地方:

第一,客戶端要改動程式碼;

第二、需要客戶端記住所有的Redis伺服器的位址;

#這個方案可以使用,但能不能不用改動程式碼就能實現擴充呢?

方案二:

搭建一個集群,由於Redis伺服器使用的版本低於3.0,不支援集群,只能透過使用代理,就想到了有名的Redis代理商twemproxy。

twemproxy的效能也是槓槓滴,雖然是代理,但它對存取效能的影響非常小,連Redis作者都推薦它。

twemproxy使用方便,對於一個新手來說,不到一個小時就能學會使用,而且關鍵是不用改動客戶端程式碼,幾乎支援所有的Redis指令和管道操作,只需要改下客戶端的設定檔中設定的Redis的IP和PORT,由原來的Redis的IP和Port改成twemproxy服務的IP和PORT。

客戶端不需要考慮hash的問題,這些twemproxy會做,客戶端就像操作一台Redis。

上面用了「幾乎」這個詞,因為有些指令,例如"keys *"就不支援

很快就部署好了twemproxy和後面跟著的四個Redis機器,壓測發現,後面的四台Redis的CPU使用率降下來了,但新問題來了,twemproxy也是單一進程的!效能瓶頸又跑到twemproxy上來了!

方案三:

對Redis的存取分為寫和讀,類似生產者和消費者, 再仔細分析,發現寫的少,讀的相對多些,這就可以將讀寫分離,寫的往主的寫,讀的從備的讀,遇到的情況恰好是讀和寫是兩個服務,做到讀寫分離通過改下配置信息就可以很簡單的做到,,這樣分散了主Redis的壓力。

這裡對Redis的訪問壓力有好轉,但不是長久之計,比如遇到舉辦活動, 數據量增大時,還是會有性能的風險。

最終採用的方法是綜合方案二和三,如下圖所示:

#這種方法對現有的服務改動最小,可以有效緩解redis壓力的問題

producer端和consumer端的twemproxy所使用的hash演算法要求一致,不然就找不到key了。

如果把方案一也加進來,會比較複雜,暫時用不到。

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