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掌握這些Redis技巧,讓你掌控住千億數(shù)據(jù)量

存儲(chǔ) 存儲(chǔ)軟件 Redis
實(shí)際上NewLife.Redis是一個(gè)完整的Redis協(xié)議功能的實(shí)現(xiàn),但是Redis的核心功能并沒有在這里面,而是在NewLife.Core里面。

一、Redis封裝架構(gòu)講解

實(shí)際上NewLife.Redis是一個(gè)完整的Redis協(xié)議功能的實(shí)現(xiàn),但是Redis的核心功能并沒有在這里面,而是在NewLife.Core里面。

這里可以打開看一下,NewLife.Core里面有一個(gè)NewLife.Caching的命名空間,里面有一個(gè)Redis類,里面實(shí)現(xiàn)了Redis的基本功能;另一個(gè)類是RedisClient是Redis的客戶端。

Redis的核心功能就是有這兩個(gè)類實(shí)現(xiàn),RedisClient代表著Redis客戶端對服務(wù)器的一個(gè)連接。Redis真正使用的時(shí)候有一個(gè)Redis連接池,里面存放著很多個(gè)RedisClient對象。

 

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所以我們Redis的封裝有兩層,一層是NewLife.Core里面的Redis以及RedisClient;另一層就是NewLife.Redis。這里面的FullRedis是對Redis的實(shí)現(xiàn)了Redis的所有的高級(jí)功能。

這里你也可以認(rèn)為NewLife.Redis是Redis的一個(gè)擴(kuò)展。

二、Test實(shí)例講解Redis的基本使用

1、實(shí)例

打開Program.cs看下代碼:

 

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這里XTrace.UseConsole();是向控制臺(tái)輸出日志,方便調(diào)試使用查看結(jié)果。

接下來看第一個(gè)例子Test1,具體的我都在代碼中進(jìn)行了注釋,大家可以看下:

 

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Set的時(shí)候,如果是字符串或者字符數(shù)據(jù)的話,Redis會(huì)直接保存起來(字符串內(nèi)部機(jī)制也是保存二進(jìn)制),如果是其他類型,會(huì)默認(rèn)進(jìn)行json序列化然后再保存起來。

Get的時(shí)候,如果是字符串或者字符數(shù)據(jù)會(huì)直接獲取,如果是其他類型會(huì)進(jìn)行json反序列化。

Set第三個(gè)參數(shù)過期時(shí)間單位是秒。

vs調(diào)試小技巧,按F5或者直接工具欄“啟動(dòng)”會(huì)編譯整個(gè)解決方案會(huì)很慢(VS默認(rèn)),可以選中項(xiàng)目然后右鍵菜單選擇調(diào)試->啟動(dòng)新實(shí)例,會(huì)只編譯將會(huì)用到的項(xiàng)目,這樣對調(diào)試來說會(huì)快很多。

大家運(yùn)行調(diào)試后可以看到控制臺(tái)輸出的內(nèi)容:向右的箭頭=》是ic.Log=XTrace.Log輸出的日志。

 

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字典的使用:對象的話,需要把json全部取出來,然后轉(zhuǎn)換成對象,而字典的話,就可以直接取某個(gè)字段。

隊(duì)列是List結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)的,上游數(shù)據(jù)太多,下游處理不過來的時(shí)候,就可以使用這個(gè)隊(duì)列。上游的數(shù)據(jù)發(fā)到隊(duì)列,然后下游慢慢的消費(fèi)。另一個(gè)應(yīng)用,跨語言的協(xié)同工作,比方說其他語言實(shí)現(xiàn)的程序往隊(duì)列里面塞數(shù)據(jù),然后另一種語言來進(jìn)行消費(fèi)處理。這種方式類似MQ的概念,雖然有點(diǎn)low,但是也很好用。

集合,用的比較多的是用在一個(gè)需要精確判斷的去重功能。像我們每天有三千萬訂單,這三千萬訂單可以有重復(fù)。這時(shí)候我想統(tǒng)計(jì)下一共有訂單,這時(shí)候直接數(shù)據(jù)庫group by是不大可能的,因?yàn)閿?shù)據(jù)庫中分了十幾張表,這里分享個(gè)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn):

比方說攬收,商家發(fā)貨了,網(wǎng)點(diǎn)要把件收回來,但是收回來之前網(wǎng)點(diǎn)不知道自己有多少貨,這時(shí)候我們做了一個(gè)功能,也就是訂單會(huì)發(fā)送到我們公司來。我們會(huì)建一個(gè)time_site的key的集合,而且集合本身有去重的功能,而且我們可以很方便的通過set.Count功能來統(tǒng)計(jì)數(shù)量,當(dāng)件被攬收以后,我們后臺(tái)把這個(gè)件從集合中Remove掉。然后這個(gè)Set中存在的就是網(wǎng)點(diǎn)還沒有攬收的件,這時(shí)候通過Count就會(huì)知道這個(gè)網(wǎng)點(diǎn)今天還有多少件沒有攬收。實(shí)際使用中這個(gè)數(shù)量比較大,因?yàn)橛袔兹f個(gè)網(wǎng)點(diǎn)。

Redis中布隆過濾器,去重的,面試的時(shí)候問的比較多。

小經(jīng)驗(yàn)分享:

數(shù)據(jù)庫中不合法的時(shí)間處理:判斷時(shí)間中的年份是否大于2000年,如果小于2000就認(rèn)為不合法;習(xí)慣大于小于號(hào)不習(xí)慣用等于號(hào),這樣可以處理很多意外的數(shù)據(jù);

Set的時(shí)候最好指定過期時(shí)間,防止有些需要?jiǎng)h除的數(shù)據(jù)我們忘記刪了;

Redis異步盡量不用,因?yàn)镽edis延遲本身很小,大概在100us-200us,再一個(gè)就是Redis本身是單線程的,異步任務(wù)切換的耗時(shí)比網(wǎng)絡(luò)耗時(shí)還要大;

List用法:物聯(lián)網(wǎng)中數(shù)據(jù)上傳,量比較大時(shí),我們可以把這些數(shù)據(jù)先放在Redis的List中,比如說一秒鐘1萬條,然后再批量取出來然后批量插入數(shù)據(jù)庫中。這時(shí)候要設(shè)置好key,可以前綴+時(shí)間,對已處理的List可以進(jìn)行remove移除。

2、壓力測試

接下來看第四個(gè)例子,我們直接做壓力測試,代碼如下:

 

掌握這些Redis技巧,讓你掌控住千億數(shù)據(jù)量

 

運(yùn)行的結(jié)果如下圖所示:

 

掌握這些Redis技巧,讓你掌控住千億數(shù)據(jù)量

 

測試就是進(jìn)行g(shù)et,set remove,累加等的操作。大家可以看到在我本機(jī)上輕輕松松的到了六十萬,多線程的時(shí)候甚至到了一百多萬。

為什么會(huì)達(dá)到這么高的Ops呢?下面給大家說一下:

Bench會(huì)分根據(jù)線程數(shù)分多組進(jìn)行添刪改壓力測試;

rand參數(shù),是否隨機(jī)產(chǎn)生key/value;

batch批大小,分批執(zhí)行讀寫操作,借助GetAll/SetAll進(jìn)行優(yōu)化。

3、Redis中NB的函數(shù)來提升性能

上面的操作如果大家都掌握了就基本算Redis入門了,接下來進(jìn)行進(jìn)階。如果能全然吃透,差不多就會(huì)比別人更勝一籌了。

GetAll()與SetAll()

GetAll:比方說我要取十個(gè)key,這個(gè)時(shí)候可以用getall。這時(shí)候Redis就執(zhí)行了一次命令。比方說我要取10個(gè)key那么用get的話要取10次,如果用getall的話要用1次。1次getall時(shí)間大概是get的一點(diǎn)幾倍,但是10次get的話就是10倍的時(shí)間,這個(gè)賬你應(yīng)該會(huì)算吧?強(qiáng)烈推薦大家用getall。

setall跟getall相似,批量設(shè)置K-V。

setall與getall性能很恐怖,官方公布的Ops也就10萬左右,為什么我們的測試輕輕松松到五十萬甚至上百萬?因?yàn)槲覀兙陀昧藄etall,getall。如果get,set兩次以上,建議用getall,setall。

Redis管道Pipelin

比如執(zhí)行10次命令會(huì)打包成一個(gè)包集體發(fā)過去執(zhí)行,這里實(shí)現(xiàn)的方式是StartPipeline()開始,StopPipeline()結(jié)束中間的代碼就會(huì)以管道的形式執(zhí)行。

這里推薦使用更強(qiáng)的武器,AutoPipeline自動(dòng)管道屬性。管道操作到一定數(shù)量時(shí),自動(dòng)提交,默認(rèn)0。使用了AutoPipeline,就不需要StartPipeline,StopPipeline指定管道的開始結(jié)束了。

Add與Replace

Add:Redis中沒有這個(gè)Key就添加,有了就不要添加,返回false;

Replace:有則替換,還會(huì)返回原來的值,沒有則不進(jìn)行操作。

Add跟Replace就是實(shí)現(xiàn)Redis分布式鎖的關(guān)鍵。

三、Redis使用技巧,經(jīng)驗(yàn)分享

在項(xiàng)目的Readme中,這里摘錄下:

1、特性

在ZTO大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算廣泛應(yīng)用,200多個(gè)Redis實(shí)例穩(wěn)定工作一年多,每天處理近1億包裹數(shù)據(jù),日均調(diào)用量80億次;

低延遲,Get/Set操作平均耗時(shí)200~600us(含往返網(wǎng)絡(luò)通信);

大吞吐,自帶連接池,最大支持1000并發(fā);

高性能,支持二進(jìn)制序列化(默認(rèn)用的json,json很低效,轉(zhuǎn)成二進(jìn)制性能會(huì)提升很多)。

2、Redis經(jīng)驗(yàn)分享

在Linux上多實(shí)例部署,實(shí)例個(gè)數(shù)等于處理器個(gè)數(shù),各實(shí)例最大內(nèi)存直接為本機(jī)物理內(nèi)存,避免單個(gè)實(shí)例內(nèi)存撐爆(比方說8核心處理器,那么就部署8個(gè)實(shí)例)。

把海量數(shù)據(jù)(10億+)根據(jù)key哈希(Crc16/Crc32)存放在多個(gè)實(shí)例上,讀寫性能成倍增長。

采用二進(jìn)制序列化,而非常見的Json序列化。

合理設(shè)計(jì)每一對Key的Value大小,包括但不限于使用批量獲取,原則是讓每次網(wǎng)絡(luò)包控制在1.4k字節(jié)附近,減少通信次數(shù)(實(shí)際經(jīng)驗(yàn)幾十k,幾百k也是沒問題的)。

Redis客戶端的Get/Set操作平均耗時(shí)200~600us(含往返網(wǎng)絡(luò)通信),以此為參考評(píng)估網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和Redis客戶端組件(達(dá)不到就看一下網(wǎng)絡(luò),序列化方式等等)。

使用管道Pipeline合并一批命令。

Redis的主要性能瓶頸是序列化、網(wǎng)絡(luò)帶寬和內(nèi)存大小,濫用時(shí)處理器也會(huì)達(dá)到瓶頸。

在此我向大家推薦一個(gè)架構(gòu)學(xué)習(xí)交流圈:681065582 幫助突破J瓶頸 提升思維能力

其它可查優(yōu)化技巧。

以上經(jīng)驗(yàn),源自于300多個(gè)實(shí)例4T以上空間一年多穩(wěn)定工作的經(jīng)驗(yàn),并按照重要程度排了先后順序,可根據(jù)場景需要酌情采用。

3、緩存Redis的兄弟姐妹

Redis實(shí)現(xiàn)ICache接口,它的孿生兄弟MemoryCache,內(nèi)存緩存,千萬級(jí)吞吐率。

各應(yīng)用強(qiáng)烈建議使用ICache接口編碼設(shè)計(jì),小數(shù)據(jù)時(shí)使用MemoryCache實(shí)現(xiàn);數(shù)據(jù)增大(10萬)以后,改用Redis實(shí)現(xiàn),不需要修改業(yè)務(wù)代碼。

四、關(guān)于一些疑問的回復(fù)

這一Part我們會(huì)來聊聊大數(shù)據(jù)中Redis使用的經(jīng)驗(yàn):

Q1:一條數(shù)據(jù)多個(gè)key怎么設(shè)置比較合理?

A1:如果對性能要求不是很高直接用json序列化實(shí)體就好,沒必要使用字典進(jìn)行存儲(chǔ)。

Q2:隊(duì)列跟List有什么區(qū)別?左進(jìn)右出的話用List還是用隊(duì)列比較好?

A2:隊(duì)列其實(shí)就是用List實(shí)現(xiàn)的,也是基于List封裝的。左進(jìn)右出的話直接隊(duì)列就好。Redis的List結(jié)構(gòu)比較有意思,既可以左進(jìn)右出,也能右進(jìn)左出。所以它既可以實(shí)現(xiàn)列表結(jié)構(gòu),也能隊(duì)列,還能實(shí)現(xiàn)棧。

Q3:存放多個(gè)字段的類性能一樣嗎?

A3:大部分場景都不會(huì)有偏差,可能對于大公司數(shù)據(jù)量比較大的場景會(huì)有些偏差。

Q4:大數(shù)據(jù)寫入到數(shù)據(jù)庫之后,比如數(shù)據(jù)到億以上的時(shí)候,統(tǒng)計(jì)分析、查詢這塊,能不能分享些經(jīng)驗(yàn)。

A4:分表分庫,拆分到一千萬以內(nèi)。

Q5:CPU為何暴漲?

A5:程序員終極理念——CPU達(dá)到百分百,然后性能達(dá)到最優(yōu),盡量不要浪費(fèi)。最痛恨的是——如果CPU不到百分百,性能沒法提升了,說明代碼有問題。

 

掌握這些Redis技巧,讓你掌控住千億數(shù)據(jù)量

 

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: 今日頭條
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