7年Java老后端不能说的秘密：怎么样更好的优化Redis性能?

大家好，我是一名Java后端程序员，每天开心的撸CRUD;

你猜这次我又要写个啥没有卵用的知识点呢?

不好意思，问的稍微有点早了，啥提示都没给，咋猜呢，对吧?

今天早上老板把我叫到办公室，对我说，“公司最近接了个电商小程序单子，你和王二狗，张SD参与下需求分析和设计，然后下个月开发，3个月内完成测试，上线交付”。

WC，WC，WC

。。。。。。。

“老板，老板，我没学过微信小程序，我是个Java后端程序员，你再招一个前端微信小程序开发吧”，我很低声的跟老板说。

老板很大声的吼道，“不会的东西，不会自己学吗?招新不要钱吗?你知道今年行情有多差吗，接单子容易吗?不想干就G?”

我平很想发火怼老板，但是突然想到;

上有农村年迈父母，下有襁褓小儿，媳妇还辞职在出租房带孩子。

我就低声回复：“噢，噢，好的，好的，我学。”

屌丝的人生就是这样，总得向生活低头。

努力学习吧!!!等我技术牛逼了，把老板炒了。

下面直接上超重量级干货：

回归正题：怎么样更好的优化Redis性能?

一、优化的一些建议

1、尽量使用短的key

当然在精简的同时，不要为了key的“见名知意”。对于value有些也可精简，比如性别使用0、1。

2、避免使用keys

keys , 这个命令是阻塞的，即操作执行期间，其它任何命令在你的实例中都无法执行。当redis中key数据量小时到无所谓，数据量大就很糟糕了。所以我们应该避免去使用这个命令。可以去使用SCAN,来代替。

3、在存到Redis之前先把你的数据压缩下

redis为每种数据类型都提供了两种内部编码方式，在不同的情况下redis会自动调整合适的编码方式。

4、设置key有效期

我们应该尽可能的利用key有效期。比如一些临时数据(短信校验码)，过了有效期Redis就会自动为你清除!

5、选择回收策略(maxmemory-policy)

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，强烈建议使用 volatile-lru(默认) 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 cache 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，具体讲解查看 。maxmemory-samples 3 是说每次进行淘汰的时候 会随机抽取3个key 从里面淘汰最不经常使用的(默认选项)。

maxmemory-policy 六种方式 :
volatile-lru：只对设置了过期时间的key进行LRU（默认值）
allkeys-lru ： 是从所有key里 删除 不经常使用的key
volatile-random：随机删除即将过期key
allkeys-random：随机删除
volatile-ttl ： 删除即将过期的
noeviction ： 永不过期，返回错误

6、使用bit位级别操作和byte字节级别操作来减少不必要的内存使用

bit位级别操作：GETRANGE, SETRANGE, GETBIT and SETBIT
byte字节级别操作：GETRANGE and SETRANGE

7、尽可能地使用hashes哈希存储

8、当业务场景不需要数据持久化时，关闭所有的持久化方式可以获得最佳的性能

数据持久化时需要在持久化和延迟/性能之间做相应的权衡.

9、想要一次添加多条数据的时候可以使用管道

10、限制redis的内存大小

(64位系统不限制内存，32位系统默认最多使用3GB内存)

数据量不可预估，并且内存也有限的话，尽量限制下redis使用的内存大小，这样可以避免redis使用swap分区或者出现OOM错误。(使用swap分区，性能较低，如果限制了内存，当到达指定内存之后就不能添加数据了，否则会报OOM错误。可以设置maxmemory-policy，内存不足时删除数据)

11、SLOWLOG [get/reset/len]

slowlog-log-slower-than 它决定要对执行时间大于多少微秒(microsecond，1秒 = 1,000,000 微秒)的命令进行记录。
slowlog-max-len 它决定 slowlog 最多能保存多少条日志，当发现redis性能下降的时候可以查看下是哪些命令导致的。

二、管道测试

redis的管道功能在命令行中没有，但是redis是支持管道的，在java的客户端(jedis)中是可以使用的：

示例代码：

//注：具体耗时，和自身电脑有关(博主是在虚拟机中运行的数据)
/**

• 不使用管道初始化1W条数据
• 耗时：3079毫秒
• @throws Exception
  */
  @Test
  public void NOTUsePipeline() throws Exception {
  Jedis jedis = JedisUtil.getJedis();
  long start_time = System.currentTimeMillis();
  for (int i = 0; i < 10000; i++) {
  jedis.set(“aa_”+i, i+"");
  }
  System.out.println(System.currentTimeMillis()-start_time);
  }

/**

• 使用管道初始化1W条数据
• 耗时：255毫秒
• @throws Exception
  */
  @Test
  public void usePipeline() throws Exception {
  Jedis jedis = JedisUtil.getJedis();

long start_time = System.currentTimeMillis();
Pipeline pipelined = jedis.pipelined();
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
pipelined.set(“cc_”+i, i+"");
}
pipelined.sync();//执行管道中的命令
System.out.println(System.currentTimeMillis()-start_time);
}

hash的应用

示例：我们要存储一个用户信息对象数据，包含以下信息： key为用户ID，value为用户对象(姓名，年龄，生日等)如果用普通的key/value结构来存储，主要有以下2种存储方式：

1、将用户ID作为查找key,把其他信息封装成一个对象以序列化的方式存储 缺点：增加了序列化/反序列化的开销，引入复杂适应系统(Complex adaptive system)修改其中一项信息时，需要把整个对象取回，并且修改操作需要对并发进行保护。

2、用户信息对象有多少成员就存成多少个key-value对 虽然省去了序列化开销和并发问题，但是用户ID为重复存储。

Redis提供的Hash很好的解决了这个问题，提供了直接存取这个Map成员的接口。Key仍然是用户ID, value是一个Map，这个Map的key是成员的属性名，value是属性值。( 内部实现：Redis Hashd的Value内部有2种不同实现，Hash的成员比较少时Redis为了节省内存会采用类似一维数组的方式来紧凑存储，而不会采用真正的HashMap结构，对应的value redisObject的encoding为zipmap,当成员数量增大时会自动转成真正的HashMap,此时encoding为ht )。

Instagram内存优化

Instagram可能大家都已熟悉，当前火热的拍照App，月活跃用户3亿。四年前Instagram所存图片3亿多时需要解决一个问题：想知道每一张照片的作者是谁(通过图片ID反查用户UID)，并且要求查询速度要相当的块，如果把它放到内存中使用String结构做key-value:

HSET “mediabucket:1155” “1155315” "939"
HGET “mediabucket:1155” "1155315"
“939”

测试：1百万数据会用掉70MB内存，3亿张照片就会用掉21GB的内存。当时(四年前)最好是一台EC2的 high-memory 机型就能存储(17GB或者34GB的，68GB的太浪费了),想把它放到16G机型中还是不行的。

Instagram的开发者向Redis的开发者之一Pieter Noordhuis询问优化方案，得到的回复是使用Hash结构。具体的做法就是将数据分段，每一段使用一个Hash结构存储. 由于Hash结构会在单个Hash元素在不足一定数量时进行压缩存储，所以可以大量节约内存。这一点在上面的String结构里是不存在的。而这个一定数量是由配置文件中的hash-zipmap-max-entries参数来控制的。经过实验，将hash-zipmap-max-entries设置为1000时，性能比较好，超过1000后HSET命令就会导致CPU消耗变得非常大。

HSET “mediabucket:1155” “1155315” "939"
HGET “mediabucket:1155” "1155315"
“939”

测试：1百万消耗16MB的内存。总内存使用也降到了5GB。当然我们还可以优化，去掉mediabucket:key长度减少了12个字节。

HSET “1155” “315” "939"
HGET “1155” "315"
“939”

三、优化案例

1、修改linux中TCP监听的最大容纳数量

/proc/sys/net/core/somaxconn is set to the lower value of 128.

在高并发环境下你需要一个高backlog值来避免慢客户端连接问题。注意Linux内核默默地将这个值减小到/proc/sys/net/core/somaxconn的值，所以需要确认增大somaxconn和tcp_max_syn_backlog两个值来达到想要的效果。 echo 511 > /proc/sys/net/core/somaxconn 注意：这个参数并不是限制redis的最大链接数。如果想限制redis的最大连接数需要修改maxclients，默认最大连接数为10000

2、修改linux内核内存分配策略

错误日志：WARNING overcommit_memory is set to 0! Background save may fail under low memory condition.
To fix this issue add ‘vm.overcommit_memory = 1’ to /etc/sysctl.conf and then reboot or
run the command 'sysctl vm.overcommit_memory=1

redis在备份数据的时候，会fork出一个子进程，理论上child进程所占用的内存和parent是一样的，比如parent占用的内存为8G，这个时候也要同样分配8G的内存给child,如果内存无法负担，往往会造成redis服务器的down机或者IO负载过高，效率下降。所以内存分配策略应该设置为 1(表示内核允许分配所有的物理内存，而不管当前的内存状态如何)。 内存分配策略有三种 可选值：0、1、2。 0， 表示内核将检查是否有足够的可用内存供应用进程使用;如果有足够的可用内存，内存申请允许;否则，内存申请失败，并把错误返回给应用进程。 1， 不管需要多少内存，都允许申请。 2， 只允许分配物理内存和交换内存的大小(交换内存一般是物理内存的一半)。

3、关闭Transparent Huge Pages(THP)

THP会造成内存锁影响redis性能，建议关闭

Transparent HugePages ：用来提高内存管理的性能
Transparent Huge Pages在32位的RHEL 6中是不支持的
执行命令 echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled
把这条命令添加到这个文件中/etc/rc.local