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Redis集群是一種分布式的存儲技術(shù)，特別適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲。在處理更新操作時(shí)，集群性能比單節(jié)點(diǎn)要好得多，但當(dāng)量級較大時(shí)，由于CPU的限制，其較慢的更新操作往往會拖慢集群整體的性能。對于這一問題，本文將對其原因進(jìn)行分析，并嘗試提出一些對策。
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分析拖慢Redis集群更新操作操作，首先要做的是檢查數(shù)據(jù)庫的設(shè)計(jì)狀況是否合理。若無合理的設(shè)計(jì)，會導(dǎo)致數(shù)據(jù)局部集中，這樣會使更新操作受阻，從而影響整個(gè)集群的性能。另外，檢查數(shù)據(jù)庫索引也很重要，合理的索引會減少更新操作拖慢的可能，另外在選擇存儲引擎時(shí)也應(yīng)該特別注意，比如若要存儲大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，則應(yīng)盡量選擇Trie存儲引擎，而不是用一般的哈希表存儲。
此外，Redis集群更新操作過慢也可能是由于客戶端緩沖池過大或者緩存更新次數(shù)過少引起的。如果客戶端緩沖池過大，頻繁的更新請求會占用更多的資源，這樣就會減緩了更新的速度。同時(shí)，Redis的Write-Behind技術(shù)支持客戶端的緩存共享，但也會拖慢更新的速度，因此應(yīng)該盡量將緩存更新次數(shù)減少到最小才能得到較快的更新速度。
為了提高Redis集群更新操作的性能，我們應(yīng)該注重前端行為化優(yōu)化，盡量去除不必要的更新操作，減少對集群數(shù)據(jù)庫的更新操作，只有真正需要進(jìn)行更新操作時(shí)才進(jìn)行更新操作等。例如，可以借助以下代碼解決大批量更新問題：
long startTime = System.nanoTime();
try {
List> buffers = new ArrayList(100);
// 批量更新
for (int i = 0; i
buffers.add(new AbstractMap.SimpleEntry((“key” + i).getBytes(),
(“value” + i).getBytes()));
}
redisConnector.mSet(buffers);
} catch (Exception ex) {
System.out.println(“update error”);
} finally {
double duration = (System.nanoTime() – startTime) / 1000000.0;
System.out.println(“update duration=” + duration + “ms”);
}
上述代碼采用批量更新技術(shù)來更新Redis集群，從而減少瑣碎的更新操作，提高Redis集群的更新性能。
綜上所述，為了提高Redis集群的更新性能，我們在數(shù)據(jù)庫層面應(yīng)該重視設(shè)計(jì)和索引，客戶端層面應(yīng)該調(diào)整緩沖池大小，并限制緩存更新頻率，而前端層面則應(yīng)該注重行為化優(yōu)化，盡量減少不必要的更新操作。
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當(dāng)前文章：把Redis集群更新操作拖慢的分析與對策（redis集群更新操作慢）
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