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Redis大集群扩容性能优化实践

一、背景 在现网环境,一些使用Redis集群的业务随着业务量的上涨,往往需要进行节点扩容操作。 之前有了解到运维同学对一些节点数比较大的Redis集群进行扩容操作后,业务侧反映集群性能下降,具体表现在访问时延增长明显。 某些业务对Redis集群访问时延比较敏感,例如现网环境对模型实时读取,或者一些业务依赖读取Redis集群的同步流程,会影响业务的实时流程时延。业务侧可能无法接受。 为了找到这个问题的根因,我们对某一次的Redis集群迁移操作后的集群性能下降问题进行排查。 1.1 问题描述 这一次具体的Redis集群问题的场景是:某一个Redis集群进行过扩容操作。业务侧使用Hiredis-vip进行Redis集群访问,进行MGET操作。 业务侧感知到访问Redis集群的时延变高。 1.2 现网环境说明 目前现网环境部署的Redis版本多数是3.x或者4.x版本; 业务访问Redis集群的客户端品类繁多,较多的使用Jedis。本次问题排查的业务使用客户端Hiredis-vip进行访问; Redis集群的节点数比较大,规模是100+; 集群之前存在扩容操作。 1.3 观察现象 因为时延变高...

从网络通信的演进过程彻底搞懂Redis高性能通信的原理(全网最详细,建议收藏)

我们一直说Redis的性能很快,那为什么快?Redis为了达到性能最大化,做了哪些方面的优化呢? 在深度解析Redis的数据结构 这篇文章中,其实从数据结构上分析了Redis性能高的一方面原因。 在目前的k-v数据库的技术选型中,Redis几乎是首选的用来实现高性能缓存的方案,它的性能有多快呢? 根据官方的基准测试数据,一台普通硬件配置的Linux机器上运行单个Redis实例,处理简单命令(O(n)或者O(logn)),QPS可以达到8W,如果使用pipeline批处理功能,QPS最高可以达到10W。 Redis 为什么那么快 Redis的高性能主要依赖于几个方面。 C语言实现,C语言在一定程度上还是比Java语言性能要高一些,因为C语言不需要经过JVM进行翻译。 纯内存I/O,内存I/O比磁盘I/O性能更快 I/O多路复用,基于epoll的I/O多路复用技术,实现高吞吐网络I/O 单线程模型,单线程无法利用到多核CPU,但是在Redis中,性能瓶颈并不是在计算上,而是在I/O能力,所以单线程能够满足高并发的要求。 从另一个层面来说,单线程可以避免多线程的频繁上下文切换以及同步锁机制带...

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