Redis请求拥堵怎么缓解压力（redis请求太多）

Redis请求拥堵：怎么缓解压力？

Redis是一个开源的基于内存的Key-Value存储数据库，因为它快速、简单、可扩展，并支持多种数据结构，所以在互联网应用中非常广泛的应用。然而该数据库在高并发请求下容易拥堵，会使得服务器性能急剧下降，应用程序失去响应，如何来缓解Redis的请求拥堵？下面我们将介绍一些常见的缓解方法。

1. 调整Redis配置参数

Redis拥堵通常出现在请求突然激增的情况下，例如在秒杀活动中，大量用户同时请求Redis，导致Redis资源的瞬时压力增加。因此，可以考虑改变Redis的配置参数，让Redis可以处理更多的并发请求。具体可以通过tweaking以下参数：

– maxclients：Redis默认配置支持最多10000个客户端连接，可以通过修改maxclients参数来增加连接数量。

– maxmemory：该参数规定了Redis最大可用内存大小，当Redis使用的内存已经达到该值时，Redis将无法再处理更多的请求。理论上，可以通过增加Redis服务器RAM的容量来增加Redis的可用内存，从而缓解拥堵问题。

– maxmemory-policy：该参数可以指定当maxmemory的容量已经到达时，Redis考虑哪种方式来删除数据。常见的方式是使用LRU（最近最少使用）方式或随机方式。

2. 分片机制

Redis的分片机制可以将一个大的Redis集群拆分成多个小的Redis集群，从而处理更多的请求。当Redis集群中的某个节点无法处理更多的请求时，请求会自动路由到另一个Redis集群节点。通过这种方式可以提高整体性能，而不会出现单点故障的问题。

以下是Python语言使用Python Redis客户端redis-py对Redis进行分片的示例代码：

“`python

import redis

from rediscluster import RedisCluster

startup_nodes = [

{“host”: “127.0.0.1”, “port”: “7000”}, # 集群中Redis节点的IP和Port

{“host”: “127.0.0.1”, “port”: “7001”},

{“host”: “127.0.0.1”, “port”: “7002”},

{“host”: “127.0.0.1”, “port”: “7003”},

{“host”: “127.0.0.1”, “port”: “7004”},

{“host”: “127.0.0.1”, “port”: “7005”}

]

# 分片机制连接Redis集群

rc = RedisCluster(startup_nodes=startup_nodes, decode_responses=True)

# 设置键值

rc.set(“name”, “redis”)

value = rc.get(“name”)

print(value)

3. 对Redis请求进行缓存

通过将Redis请求结果缓存到本地缓存中，可以减少对Redis的请求次数，在高并发下可以减轻Redis的请求压力。通常我们可以选择Memcached来作为一种缓存机制，而不是直接频繁请求Redis。Python使用Memcached示例代码：

```python
import memcache
# 缓存过期时间
cache_expire_time = 60 
# 连接Memcached
mc = memcache.Client(['127.0.0.1:11211'], debug=0)
# 从缓存中获取值
value = mc.get('name')
if value is None:
    # 从Redis中获取值
    value = rc.get('name')
    # 缓存结果到本地
    if value is not None:
        mc.set('name', value, cache_expire_time)
else:
    print(value)

4. Redis的持久化存储

Redis的持久化存储功能可以将Redis的内存数据写到磁盘中，实现数据的持久化，即使服务出现故障，Redis也可以快速恢复数据。该功能包括两种持久化存储方式：

– RDB方式：将Redis内存中的数据定期快照保存到磁盘中，在服务故障时快速恢复。

– AOF方式：将Redis服务中所有的写操作记录下来，每次重启Redis时都会重新执行从而恢复Redis的数据。

通常这两种方式可以结合使用以保证数据的持久化存储和快速恢复，从而提高整个Redis集群的稳定性。

当然，还可以结合使用Redis Cluster和哨兵机制、配置客户端连接池等方式来缓解Redis请求拥堵。

总结

在高并发、分布式系统中，Redis拥堵是一种很普遍的现象，而缓解Redis请求拥堵的问题则也是一大难点。我们可以借助一些手段来缓解Redis请求的压力，如调整Redis的配置参数、分片机制、对Redis请求进行缓存、Redis的持久化存储等方式，以减轻Redis的负载压力，提高整个Redis集群的并发处理量。