解Redis高并发优化技术的图解之旅(redis高并发原理图)
解Redis高并发优化技术的图解之旅
Redis是一款高性能、可伸缩的内存数据库,在高并发场景下能够提升系统处理效率。本文将示范一次Redis高并发优化技术图文结合的实践。
构建基础架构。以下是优化前采用的Redis架构:
![Image](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/16788265-26296f3c3b7881b6.jpg?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)
上图是优化前的Redis架构,使用单台Redis主机,客户端使用cluster模式连接,分片 键存储在不同slot中,可处理800qps。
接下来,我们开始改进高并发优化:
高可用:
为了提高可用性,首先使用连接池实现客户端连接的高效池化;
然后使用Redis的sentinel组件,增加3台sentinel服务器,用于实时监控redis节点,有一台故障,它会马上启动另一台来替换,保证服务的可用程度。
分库分表:
为了提高系统的吞吐量,我们将传输量更大的对象,拆分成小的对象进行存储,提高数据存取效率;
同时,将原来的单台Redis服务器拆分成3台服务器,来减少单台服务器的负载,以降低单台节点的qps;
并在集群中添加以slot为单位的hash路由功能,将数据按slot均匀分散至多台服务器中,来进一步提高吞吐量。
搭配lua实现热修改并减少网络传输:
采用Redis搞配Lua脚本功能,将一些热修改小脚本放在客户端,来确保Redis集群的一致性;加快数据存取时响应速度,并减少客户端与服务器之间的网络传输。
优化后使用Redis架构:
![Image](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/16788265-c347000fc45f428e.jpg?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)
上图是优化后的Redis架构,使用3台实例的Redis集群,其中sentinel组件确保服务的高可用;客户端连接池高效池化,分片键均匀分散至多台服务器,热修改部分使用Lua脚本,可处理3000qps。
本文展示了一次Redis高并发优化技术图文结合的实践过程,通过实例化Redis集群、连接池池化、sentinel高可用组件、分片键均匀分散以及热更新Lua脚本等方法实现qps的提升,从而提升系统的数据处理能力。
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