建站
咨詢
售后
建站咨詢
新聞中心
近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的迅猛發(fā)展，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)井噴式增長。在這樣的背景下，如何快速高效地處理大數(shù)據(jù)成為各行各業(yè)需要面對的問題。Redis作為一個高性能的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，被越來越廣泛地應(yīng)用于數(shù)據(jù)緩存、消息隊列、排行榜等各個場景，與此同時，也涌現(xiàn)出了一些圍繞Redis的優(yōu)化技術(shù)，如Redis多線程，Redis過期清理等。
在這篇文章中，我們主要講解Redis多線程和Redis過期清理技術(shù)的優(yōu)化方法，以提升Redis的性能和穩(wěn)定性。
Redis多線程
Redis單線程模型的優(yōu)勢在于簡單、穩(wěn)定，但單線程實現(xiàn)也有其瓶頸，只能利用一核CPU的性能，并且在處理大量數(shù)據(jù)時會存在性能瓶頸。為了有效應(yīng)對這個問題，Redis引入了多線程技術(shù)，從而提升Redis的并發(fā)量和性能。
Redis多線程能力使得Redis可以利用更多的CPU核心，在處理數(shù)據(jù)時可以進(jìn)行負(fù)載均衡，從而更快地處理大量請求。同時，這也意味著Redis單線程模型的優(yōu)勢不再適用。因此，在使用Redis多線程技術(shù)時，我們需要研究如何在Redis多線程和Redis單線程中選擇一個合適的方案。
// 以下是Redis多線程樣例代碼
redis.conf文件中需要如下配置：
# 啟用多線程
io-threads-do-reads yes
# 設(shè)定io線程數(shù)量為4
io-threads 4
// 開啟Redis塊1
if (server.io_threads_active) {
aof_pipe_read_data_from_parent(&aof);
for (thread_id = 0; thread_id
memcpy(&server.io_threads[thread_id].aof_state, &aof, sizeof(aof));
}
// Redis塊1到此結(jié)束
// 開啟Redis塊2
if (server.io_threads_active && rdb_pipe_consume_data(&rdb, NULL) == C_OK) {
/* Deliver parts to child threads */
for (thread_id = 0; thread_id
memcpy(&server.io_threads[thread_id].rdb_state, &rdb, sizeof(rdb));
/* Use the mn thread to initialize the last part. */
memcpy(&server.rdb_child_state, &rdb, sizeof(rdb));
}
// Redis塊2到此結(jié)束
Redis過期清理
Redis過期清理是指自動清理過期的key。在Redis中，為了防止數(shù)據(jù)一直占用內(nèi)存，可以為key設(shè)置過期時間。然而，如果忘記手動清理過期key，可能會造成內(nèi)存浪費，甚至導(dǎo)致Redis崩潰。
在Redis過期清理機制中，我們可以使用兩種策略：主動過期清理和被動過期清理。主動過期清理是通過Redis內(nèi)部機制監(jiān)控過期時間到期的key，并將其刪除。被動過期清理是每當(dāng)Redis接收到一個請求時，檢查數(shù)據(jù)是否過期，并在需要時將其清除。
// 以下是使用被動清理降低Redis內(nèi)存使用的樣例代碼
void evict_command(redisClient *c) {
long long now = ustime();
int j, lazyfree_expired = 0;
/* Check if the conditions are met to release some memory from the
* lazyfree or lazyfreex allocator. */
if (server.lazyfree_lazy_expire) {
j = 0;
while (server.lazyfree[j].ptr) {
/* When we find the first non-expired pointer, we stop.
* Freezing the lazyfree in case of non-expired pointers
* we would otherwise skip will defensive agnst wasting
* all our memory. */
if (server.lazyfree[j].expires > now) {
lazyfree_expired = 1;
break;
}
j++;
}
}
/* Release memory if we should. */
if (lazyfree_expired ||
(listLength(server.slaves) &&
server.masterhost && server.repl_offset > server.repl_min_slaves_to_write_offset))
{
size_t oom_score = zmalloc_get_oom_score();
int final_free_perc = lazyfree_expired ? 100 : server.maxmemory_samples_perc;
server.maxmemory_samples = server.maxmemory_samples_loaded;
/* Remove volatile keys */
int expired = 0;
/* First we get a sample of keys among our keys, including keys
* in hash tables or things like zset representing multiple keys. */
dictEntry *samples[server.maxmemory_samples];
int sample_keys = 0;
if (server.maxmemory_policy & MAXMEMORY_FLAG_LFU) {
sample_keys = dictGetSomeKeys(server.db[0].dict,
samples,
server.maxmemory_samples / 3);
sample_keys += dictGetSomeKeys(server.db[1].dict,
samples + sample_keys,
server.maxmemory_samples / 3);
sample_keys += dictGetSomeKeys(server.db[2].dict,
samples + sample_keys,
server.maxmemory_samples / 3);
} else {
sample_keys = dictGetSomeKeys(server.db[0].dict,
samples,
server.maxmemory_samples);
}
// 取樣
long long now = ustime();
for (j = 0; j
dictEntry *de = samples[j];
if (de == NULL)
continue;
robj *key = dictGetKey(de);
assert(key->type == OBJ_STRING);
if (expireIfNeeded(server.db, key, de)) {
/* Delete the expired key */
server.stat_expiredkeys++;
propagateExpire(server.db, key, c->db->id);
notifyKeyspaceEvent(NOTIFY_EXPIRED,
“expired”,
key,
c->db->id);
++expired;
}
}
}
}
綜上所述，Redis多線程和Redis過期清理技術(shù)可以有效提升Redis的性能和穩(wěn)定性。在使用這些技術(shù)的過程中，我們還需要注意一些細(xì)節(jié)問題，如在Redis多線程和Redis單線程中選擇一個合適的方案，采用主動過期清理策略或被動過期清理策略等。只有正確應(yīng)用這些技術(shù)，才能夠真正提升Redis性能，并使其更加穩(wěn)定可靠。
香港云服務(wù)器機房,創(chuàng)新互聯(lián)（www.cdcxhl.com）專業(yè)云服務(wù)器廠商,回大陸優(yōu)化帶寬,安全/穩(wěn)定/低延遲.創(chuàng)新互聯(lián)助力企業(yè)出海業(yè)務(wù),提供一站式解決方案。香港服務(wù)器-免備案低延遲-雙向CN2+BGP極速互訪！
當(dāng)前文章：調(diào)度就緒Redis過期清理多線程優(yōu)化（redis過期多線程）
鏈接URL：http://www.dlmjj.cn/article/dhgsjed.html
