Praktische Anwendung von Redis unter großer Parallelität

Praktische Anwendung von Redis unter Parallelität in großem Maßstab

Mit der kontinuierlichen Entwicklung der Internettechnologie gibt es immer mehr Anwendungsszenarien für Parallelität in großem Maßstab. In diesen Anwendungsszenarien ist die Caching-Technologie ein unverzichtbarer Bestandteil. Als leistungsstarkes Open-Source-Caching-System wird Redis von immer mehr Unternehmen eingesetzt.

Redis wird jedoch auch mit einigen Herausforderungen konfrontiert sein, wenn es um die Parallelität in großem Maßstab geht. In diesem Artikel werden einige praktische Erfahrungen mit der Redis-Anwendung unter großer Parallelität vorgestellt, in der Hoffnung, den Lesern einige nützliche Referenzen zu bieten.

1. Konfigurationsoptimierung

Die Standardkonfiguration von Redis ist nicht unbedingt für alle Anwendungsszenarien geeignet, daher ist bei der tatsächlichen Verwendung eine gewisse Konfigurationsoptimierung erforderlich. Folgende Punkte erfordern besondere Aufmerksamkeit:

• Auswahl der Option maxmemory-policy: Mit dieser Option wird festgelegt, welche Richtlinie zum Bereinigen des Caches verwendet werden soll, wenn der Speicher das Limit überschreitet. Unterschiedliche Anwendungsszenarien erfordern möglicherweise die Verwendung unterschiedlicher Strategien, wie z. B. „Least-Recent-Used“ (LRU), „Least-Visite“ (LFU), „Random“ usw. Muss entsprechend der tatsächlichen Situation angepasst werden.
• Einstellung von TCP-Parametern: In Situationen mit hoher Parallelität müssen auch TCP-Parameter angepasst werden, um gleichzeitige Verbindungen besser zu unterstützen. Zu den Parametern, die besondere Aufmerksamkeit erfordern, gehören syncookies, tcp_tw_recycle, tcp_tw_reuse usw.
• Redis-Persistenz: In Redis können Daten über RDB (Snapshot) oder AOF (Anhängen) persistiert werden. Es ist notwendig, die geeignete Methode entsprechend der tatsächlichen Situation auszuwählen und entsprechend zu konfigurieren.

2. Master-Slave-Replikation

In Szenarien mit hoher Parallelität entspricht die Leistung einer einzelnen Redis-Instanz möglicherweise nicht den Anforderungen. Zu diesem Zeitpunkt können Sie die Verwendung einer Master-Slave-Replikation in Betracht ziehen, um die Last auf mehrere Instanzen zu verteilen und ein Failover zu implementieren. Im Folgenden finden Sie einige praktische Erfahrungen bei der Master-Slave-Replikation:

• Zeitfehler zwischen verschiedenen Redis-Instanzen können zu Verzögerungen bei der Datensynchronisation führen. Sie müssen NTP-Server konfigurieren, um die Zeitkonsistenz zwischen verschiedenen Instanzen sicherzustellen.
• Bei der Master-Slave-Replikation müssen auch Netzwerkbandbreite, Replikationsverzögerung und andere Faktoren berücksichtigt werden. Es wird empfohlen, ausreichende Tests in der tatsächlichen Produktionsumgebung durchzuführen und Parameter wie das Replikationsintervall entsprechend der tatsächlichen Situation anzupassen.
• Wenn das Haupt-Redis ausgefallen ist, müssen Sie schnell von Redis zum Haupt-Redis wechseln. In der tatsächlichen Implementierung können Tools wie Redis Sentinel verwendet werden, um eine automatische Umschaltung und Fehlerbehebung zu erreichen.

3. Auswahl der Datenstruktur

Redis unterstützt eine Vielzahl unterschiedlicher Datenstrukturen, und unterschiedliche Datenstrukturen haben unterschiedliche Vor- und Nachteile . Wenn Sie Redis zum Caching verwenden, müssen Sie eine geeignete Datenstruktur basierend auf den tatsächlichen Anforderungen auswählen und eine entsprechende Optimierung durchführen.

• String (String): Geeignet zum Speichern kleinerer Daten und zum kurzfristigen Cache.
• Liste (Liste): Geeignet zum Speichern einiger größerer Datensammlungen wie Warteschlangen usw.
• Set: Geeignet zum Speichern nicht doppelter Datensätze und zur Unterstützung schneller Schnitt-, Vereinigungs- und anderer Operationen.
• Geordneter Satz: Ähnlich einem Satz, Sie können jedoch für jedes Element eine Bewertung angeben und Vorgänge wie das Sortieren nach Bewertung unterstützen.
• Hash-Tabelle (Hash): Geeignet zum Speichern einiger strukturierter Daten, z. B. einer großen Menge an Schlüsselwertdaten.

4. Ratenbegrenzungsstrategie

In Szenarien mit hoher Parallelität kann es vorkommen, dass eine große Anzahl von Anforderungen gleichzeitig auf das Cache-System zugreift Systemabstürze oder Leistungseinbußen verursachen. Daher müssen einige aktuelle Begrenzungsstrategien übernommen werden, um die Parallelität von Anforderungen einzudämmen.

Im Folgenden sind einige häufig verwendete Strategien zur Strombegrenzung aufgeführt:

• Geschwindigkeitsbegrenzung: Übernehmen Sie Geschwindigkeitsbegrenzungsstrategien auf Cache-Ebene, z. B. Festlegen der Anforderungshäufigkeit, Verkehrsbegrenzung usw. Weg.
• Verteilte Strombegrenzung: Verwenden Sie Gateways oder Planungssysteme, um eine Strombegrenzung zwischen mehreren Redis-Knoten zu implementieren und so den Druck auf das Cache-System effektiv zu reduzieren.
• Asynchrone Verarbeitung: In Szenarien, in denen Anforderungen langsam sind, kann eine asynchrone Verarbeitungslösung verwendet werden, um die Anforderung in die Warteschlange zu stellen und die Anforderung asynchron zu verarbeiten, um die Parallelität zu verbessern.

Zusammenfassung

Bei der tatsächlichen Anwendung von Redis in groß angelegten Parallelitätsszenarien müssen viele Faktoren berücksichtigt werden, darunter Konfigurationsoptimierung, Master-Slave-Replikation und Datenstruktur Auswahl- und Strombegrenzungsstrategien usw. Es ist notwendig, basierend auf der tatsächlichen Situation eine geeignete Lösung auszuwählen und ausreichende Tests und Optimierungen durchzuführen. Ich hoffe, dass dieser Artikel den Lesern einige nützliche praktische Erfahrungen und Referenzen bieten kann.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPraktische Anwendung von Redis unter großer Parallelität. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!