加速业务提升-创建redis连接池对象-构建Redis连接池 (加速业务提升的措施)

教程大全 2025-07-19 19:02:22 浏览次

最近，由于单机部署的Redis在应对高并发业务时会遭到负担，越来越多系统使用及开发者都尝试实现Redis连接池来提升系统性能，下面我们将介绍一种构建Redis连接池的方法，它可以助力业务提升。

我们在Redis配置文件`redis.conf`文件中做如下配置：

maxmemory 10GB  maxmemory-policy allkeys-lru

其中`maxmemory`配置表示Redis服务可用内存，`maxmemory-policy`表示淘汰策略，可以通过该配置优化Redis的内存使用。

我们主要使用Jedis(java客户端操作Redis)库构建连接池，优化Redis的访问性能，下面是一段实现连接池的代码：

private static JedisPool jedisPool;

private static int MAX_TOTAL = 50;

private static int MAX_IDLE = 10;

private static int MAX_WT = 10;

// 连接池配置

public static JedisPool getClientPool(String url, int port){

if (jedisPool == null) {

JedisPoolConfig poolConfig = new JedisPoolConfig();

poolConfig.setMaxTotal(MAX_TOTAL);

poolConfig.setMaxIdle(MAX_IDLE);

poolConfig.setMaxWtMillis(MAX_WT);

jedisPool = new JedisPool(poolConfig, url, port, 3000);

return jedisPool;

该代码通过控制池中的总连接数、最大空闲连接数和等待连接的超时时间，提高Redis连接池的性能。可以通过一些手段来测试Redis连接池性能：1. 在本地测试，尽可能模拟真实环境，保证比较准确的压力测试结果；2. 通过设置维护等级，有效减少对正常业务的影响；3. 调整连接池参数，不同场景不同环境下都做针对性调整，以达到最优状态；4. 连接池使用到的提供商接口信息以及接口参数需要校验，确保总体系统的功能及稳定性；/结束/通过上面的介绍及代码，我们可以看到构建连接池可以缓解Redis高并发业务的压力，助力业务提升。希望通过本文的介绍及代码可以给大家带来福音！

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要当Java工程师，需要掌握什么技能？

Java工程师需要掌握的技能还是比较多的。技能傍身才能较好的应对工作，而且不同的Java开发岗位对于面试者的需求也是不一样的。

如何使用spring-data-redis

spring-Data-Redis项目（简称SDR）是对Redis的Key-Value数据存储操作提供了更高层次的抽象，提供了一个对几种主要的redis的Java客户端（例如：jedis，jredis，jdbc-redis等）的抽象，使开发中可以几乎完全屏蔽具体使用客户端的影响，使业务代码保持较强的稳定性。

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。