破解redis连接拥堵一种优化思路(处理redis链接过多)
Redis连接拥堵是指在大量客户端对Redis服务大量请求连接时可能出现的拥堵,这可能导致服务器发生故障,以至于应用无法正常运行。本文结合实际经验,提出一种优化redis连接拥堵的方法,从而保证服务的及时响应,提高服务的并发场景处理性能。
具体来说,优化redis连接拥堵的思路如下:
一、客户端采用连接池对客户端连接redis服务器进行管理,以缩小最大连接数:
客户端采用连接池来管理redis客户端的连接,为客户端分配空闲的连接,空闲连接释放后可以从连接池再次获取,减少了生成新的连接,并缩小最大连接数,也能够保证客户端及时有效的使用redis服务,减少连接异常的发生。
以NodeJS代码实现:
const {Pool} = require('generic-pool');
const pool = new Pool({ name: 'redis',
create: async () => { const redis = require('redis')
return redis.createClient(); },
destroy: async (redis) => { redis.quit();
}});
// 使用连接async (callback) => {
const redisClient = awt pool.acquire();
try { // 使用redisClient
} finally { awt pool.release(redisClient);
}}
二、使用分片技术,将数据分片存储到多个redis实例中
在大量数据操作时,服务器经常会出现连接拥堵,此时可以采用分片技术,将数据分片存储在全量实例中,减少单个实例的负荷,最大可以将一部分客户端数据存储在多台Redis服务器,减少瓶颈引起的连接拥堵。
在NodeJs代码实现,我们可以使用redis分片模块`ioredis-node-cluster`。
const redis = require('ioredis-node-cluster');
const cluster = new Redis.Cluster([ {
host: '127.0.0.1', port: 6379
}, {
host: '127.0.0.1', port: 6380
}]);
// 操作redix数据cluster.get('test');
cluster.set('test', 'foo');
以上是优化redis连接拥堵的一种思路,可以大量减少服务器出现故障,以及提高服务的并发处理性能。优化redis连接拥堵需要根据业务场景,不断检测并调整,以保证服务的可靠性。