Redis高并发运行性能低下-门槛高-redis高并发性能很差 (redis高可用)

教程大全 2025-07-15 05:44:02 浏览次

redis高并发情况下运行性能低下是由于其本身在并发情况下存在的一些性能门槛过高的原因。在Redis的内部，每个请求都必须通过一个多步的程序来实现，这些步骤包括数据库实例的检索，连接进程的实例，或者读写或其他操作。为了实现Redis高可用性，这些程序中每一步都要有一个严格的检查点，以确保数据的安全。

如果并发量不是很高，每一步都需要进行严格检查，这会使Redis的执行缓慢，在紧急情况下，它将无法满足高负载的要求。此外，Redis内部处理数据的方式也会导致性能低下，如处理数据类型的API调用等，有时甚至会导致应用程序的阻塞等问题。

另外，在高并发情况下，Redis的持久化会有一定的问题。系统可以在后台将数据保存到硬盘中，但是持久化过程会消耗一些性能，它可能需要更长的时间，从而影响应用的性能。

解决高并发下的Redis的低性能，主要是通过提升Redis的吞吐量。这里有一些应对策略，包括缩小数据库操作的步骤和消除检查点，重构Redis内部数据处理机制，加快持久化速度等。例如，我们可以重写API来减少操作步骤，或者通过使用缓存等技术来加快持久化速度。

另一个主要解决方案是使用分布式多实例部署，增加每个Redis实例的可处理的性能，以及在分布式管理策略中添加额外的冗余保护和可靠性措施。从而使系统的性能可以得到进一步提升。

Redis高并发情况下运行性能低下主要是由于其性能门槛过高，通过加快API调用、重构内部数据处理等方法可以提升系统性能，同时使用分布式多实例部署会更好地解决这一问题。

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冬天来了!吃什么最好?

多吃促进血液循环的食物芝麻、菠菜、花生、豆腐、新鲜鱼类、大蒜、青葱、辣椒、咖哩。牛羊肉中的蛋白质、脂肪、维他命B1、B2、氨基酸、铁质也可以改善手脚冰冷的情况。手脚冰冷的主要原因是因为自律神经的功能调节不顺畅，血管变细引起。加上脚趾、膝盖、肩膀、手指等都是运动较多的关节部位，脂肪少，热度容易散失，血管也较少，更容易感到发冷。由于体虚，更容易引起手足冰冷。你要多运动锻炼增强体质！多做有氧运动慢跑、快步走、登山，跳绳、跳迪斯科、打太极拳等，都会让全身各个部位活动起来，促进血液循环!一定要注意科学合理的保暖，睡觉前喝些红酒，软化血管，促进新陈代谢!常晒被子，常去泡温泉,桑拿,热水澡促进血液循环。

这主要是因为自然界的温度降低，阳气不足，而人体自身的阳气也会不足，身体出现阳虚的表现。另外，因为天气寒冷，人体血管收缩、血液回流能力就会减弱，使得手脚，特别是指尖部分血液循环不畅，也就是人们常说的“神经末梢循环不良”，而导致手脚总感觉冰凉。这样的情况一般多发生于女性，特别是中年以上的女性较为常见，脑力劳动者要比体力劳动者更易出现手脚冰凉，在身体健康的年轻男性身上则很少出现。

改善方法:

1．吃西洋参。这是一种补气的良药，性平和，补而不燥。可以单独泡水饮用。

2．吃芝麻、花生。富含维生素E和多种营养，可以帮助维生素B的吸收，加强神经对抗寒冷的能力。维生素E 还有扩张血管的作用，可以加强肢体末梢儿的血液循环。

3．吃洋葱、辣椒等可以帮助身体产生热量、促进血液循环的食物。

其他措施：

平时多用热水泡脚，既能使身体暖和，又能舒缓疲劳神经。

memcached和redis的区别

medis与Memcached的区别传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题　实际MySQL是适合进行海量数据存储的，通过Memcached将热点数据加载到cache，加速访问，很多公司都曾经使用过这样的架构，但随着业务数据量的不断增加，和访问量的持续增长，我们遇到了很多问题：　需要不断进行拆库拆表，Memcached也需不断跟着扩容，扩容和维护工作占据大量开发时间。与MySQL数据库数据一致性问题。数据命中率低或down机，大量访问直接穿透到DB，MySQL无法支撑。 4.跨机房cache同步问题。众多NoSQL百花齐放，如何选择　最近几年，业界不断涌现出很多各种各样的NoSQL产品，那么如何才能正确地使用好这些产品，最大化地发挥其长处，是我们需要深入研究和思考的问题，实际归根结底最重要的是了解这些产品的定位，并且了解到每款产品的tradeoffs，在实际应用中做到扬长避短，总体上这些NoSQL主要用于解决以下几种问题　1.少量数据存储，高速读写访问。此类产品通过数据全部in-momery 的方式来保证高速访问，同时提供数据落地的功能，实际这正是Redis最主要的适用场景。 2.海量数据存储，分布式系统支持，数据一致性保证，方便的集群节点添加/删除。 3.这方面最具代表性的是dynamo和bigtable 2篇论文所阐述的思路。前者是一个完全无中心的设计，节点之间通过gossip方式传递集群信息，数据保证最终一致性，后者是一个中心化的方案设计，通过类似一个分布式锁服务来保证强一致性,数据写入先写内存和redo log，然后定期compat归并到磁盘上，将随机写优化为顺序写，提高写入性能。 free，auto-sharding等。比如目前常见的一些文档数据库都是支持schema-free的，直接存储json格式数据，并且支持auto-sharding等功能，比如mongodb。面对这些不同类型的NoSQL产品,我们需要根据我们的业务场景选择最合适的产品。 Redis适用场景，如何正确的使用　前面已经分析过，Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点：　1Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。 2Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。 3Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。抛开这些，可以深入到Redis内部构造去观察更加本质的区别，理解Redis的设计。在Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的。这是和Memcached相比一个最大的区别。 Redis只会缓存所有的 key的信息，如果Redis发现内存的使用量超过了某一个阀值，将触发swap的操作，Redis根据“swappability = age*log(size_in_memory)”计算出哪些key对应的value需要swap到磁盘。然后再将这些key对应的value持久化到磁盘中，同时在内存中清除。这种特性使得Redis可以保持超过其机器本身内存大小的数据。当然，机器本身的内存必须要能够保持所有的key，毕竟这些数据是不会进行swap操作的。同时由于Redis将内存中的数据swap到磁盘中的时候，提供服务的主线程和进行swap操作的子线程会共享这部分内存，所以如果更新需要swap的数据，Redis将阻塞这个操作，直到子线程完成swap操作后才可以进行修改。使用Redis特有内存模型前后的情况对比：　VM off: 300k keys, 4096 bytes values: 1.3G used　VM on:300k keys, 4096 bytes values: 73M used　VM off: 1 million keys, 256 bytes values: 430.12M used　VM on:1 million keys, 256 bytes values: 160.09M used　VM on:1 million keys, values as large as you want, still: 160.09M used当从Redis中读取数据的时候，如果读取的key对应的value不在内存中，那么Redis就需要从swap文件中加载相应数据，然后再返回给请求方。这里就存在一个I/O线程池的问题。在默认的情况下，Redis会出现阻塞，即完成所有的swap文件加载后才会相应。这种策略在客户端的数量较小，进行批量操作的时候比较合适。但是如果将Redis应用在一个大型的网站应用程序中，这显然是无法满足大并发的情况的。所以Redis运行我们设置I/O线程池的大小，对需要从swap文件中加载相应数据的读取请求进行并发操作，减少阻塞的时间。如果希望在海量数据的环境中使用好Redis，我相信理解Redis的内存设计和阻塞的情况是不可缺少的。