Redis 7.0如何优化缓存命中率?

本文涉及的产品
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
云数据库 Tair(兼容Redis),内存型 2GB
简介: 优化Redis缓存命中率的关键策略包括:合理设计键值结构以节省内存并提高查找效率,如使用哈希表存储共享前缀的键;采用LRU算法淘汰不常用键,保持热门数据;优化查询模式,避免大键与大量小键,使用`SCAN`代替`KEYS`减少负载;为临时数据设置过期时间自动清理;监控性能并适时调整策略;利用不同数据类型的优势;使用Pipeline减少网络延迟;限制键扫描范围;优化Lua脚本执行效率;以及根据应用场景合理配置Redis参数。这些方法有助于提升Redis性能和缓存效率。

1、合理设计键值结构

Redis的数据结构和键的设计方式对性能有直接影响。比如,咱们可以用哈希表存储共同前缀的键,这样既节省了内存,又提高了查找效率。看这个例子:

java

代码解读

复制代码

Jedis jedis = new Jedis("localhost");
// 存储哈希表
jedis.hset("user:1000", "name", "张三");
jedis.hset("user:1000", "age", "30");
// 获取数据
String userName = jedis.hget("user:1000", "name");
System.out.println("用户名:" + userName);

2、使用LRU算法淘汰旧键

选择合适的键淘汰策略也很重要。Redis支持多种淘汰策略,LRU(最近最少使用)算法能帮你淘汰那些不常用的键,保留热门数据。

java

代码解读

复制代码

Jedis jedis = new Jedis("localhost");
jedis.configSet("maxmemory-policy", "allkeys-lru");
// 接下来就是正常的读写操作

3、优化查询模式

避免大键和大量小键的情况,保持键的大小和数量的平衡。同时,避免使用"KEYS"命令,尤其在数据量大的时候,会很慢。

ini

代码解读

复制代码

Jedis jedis = new Jedis("localhost");
// 使用scan代替keys
String cursor = "0";
do {
    ScanResult<String> scanResult = jedis.scan(cursor);
    cursor = scanResult.getCursor();
    scanResult.getResult().forEach(key -> System.out.println("Key: " + key));
} while (!cursor.equals("0"));

4、合理设置过期时间

对那些可能很快就不再需要的数据,设置一个过期时间。这样可以自动清理不再使用的数据,减轻内存的压力。

最近无意间获得一份阿里大佬写的刷题笔记,一下子打通了我的任督二脉,进大厂原来没那么难。

这是大佬写的, 7701页的BAT大佬写的刷题笔记,让我offer拿到手软

java

代码解读

复制代码

Jedis jedis = new Jedis("localhost");
// 设置键值对,同时设置过期时间
jedis.setex("tempKey", 3600, "temporaryValue");

5、监控和调整

定期监控Redis的性能和状态,比如缓存命中率和内存使用情况。根据这些信息调整策略。

ini

代码解读

复制代码

Jedis jedis = new Jedis("localhost");
// 获取Redis的状态信息
String info = jedis.info();
System.out.println(info);

6、合理利用数据类型

Redis提供了多种数据类型,合理使用这些数据类型可以提升性能。比如说,使用列表、集合或有序集合来存储多值数据,而不是用多个键。

arduino

代码解读

复制代码

Jedis jedis = new Jedis("localhost");
// 使用列表存储多个值
jedis.lpush("userList", "user1", "user2", "user3");
// 获取列表中的所有值
List<String> users = jedis.lrange("userList", 0, -1);
users.forEach(user -> System.out.println("用户:" + user));

7、使用Pipeline减少网络延迟

如果需要执行多个命令,使用Pipeline可以一次性发送这些命令,减少网络往返次数。

dart

代码解读

复制代码

Jedis jedis = new Jedis("localhost");
Pipeline pipeline = jedis.pipelined();
pipeline.set("key1", "value1");
pipeline.set("key2", "value2");
pipeline.set("key3", "value3");
pipeline.sync(); // 执行所有命令

8、避免大范围的键扫描

大范围的键扫描会影响性能,应该尽量避免。比如使用模式匹配来限制扫描的范围。

ini

代码解读

复制代码

Jedis jedis = new Jedis("localhost");
String cursor = "0";
ScanParams scanParams = new ScanParams();
scanParams.match("user:*"); // 只扫描以"user:"开头的键
scanParams.count(10); // 每次扫描10个
do {
    ScanResult<String> scanResult = jedis.scan(cursor, scanParams);
    cursor = scanResult.getCursor();
    scanResult.getResult().forEach(key -> System.out.println("Key: " + key));
} while (!cursor.equals("0"));

9、优化Lua脚本

Lua脚本可以在Redis服务器端执行,减少网络往返。但要确保脚本高效,避免长时间运行的脚本。

ini

代码解读

复制代码

Jedis jedis = new Jedis("localhost");
String luaScript = "return redis.call('set',KEYS[1],ARGV[1])";
jedis.eval(luaScript, 1, "luaKey", "luaValue"); // 执行Lua脚本

10、合理配置Redis

根据实际使用场景合理配置Redis,比如设置合适的内存大小,选择合适的持久化方式等。

java

代码解读

复制代码

Jedis jedis = new Jedis("localhost");
// 设置最大内存
jedis.configSet("maxmemory", "100mb");
// 选择持久化方式
jedis.configSet("save", "60 10000");

通过这些实际的例子,我们能更好地理解如何优化Redis的缓存命中率。记住,每个场景下的最佳实践可能有所不同,关键是要根据自己的需求和环境来做调整。


转载来源:https://juejin.cn/post/7320169906222514176

相关实践学习
基于Redis实现在线游戏积分排行榜
本场景将介绍如何基于Redis数据库实现在线游戏中的游戏玩家积分排行榜功能。
云数据库 Redis 版使用教程
云数据库Redis版是兼容Redis协议标准的、提供持久化的内存数据库服务,基于高可靠双机热备架构及可无缝扩展的集群架构,满足高读写性能场景及容量需弹性变配的业务需求。 产品详情:https://www.aliyun.com/product/kvstore &nbsp; &nbsp; ------------------------------------------------------------------------- 阿里云数据库体验:数据库上云实战 开发者云会免费提供一台带自建MySQL的源数据库&nbsp;ECS 实例和一台目标数据库&nbsp;RDS实例。跟着指引,您可以一步步实现将ECS自建数据库迁移到目标数据库RDS。 点击下方链接,领取免费ECS&amp;RDS资源,30分钟完成数据库上云实战!https://developer.aliyun.com/adc/scenario/51eefbd1894e42f6bb9acacadd3f9121?spm=a2c6h.13788135.J_3257954370.9.4ba85f24utseFl
相关文章
|
30天前
|
存储 缓存 NoSQL
解决Redis缓存数据类型丢失问题
解决Redis缓存数据类型丢失问题
172 85
|
12天前
|
存储 监控 NoSQL
NoSQL与Redis配置与优化
通过合理配置和优化Redis,可以显著提高其性能和可靠性。选择合适的数据结构、优化内存使用、合理设置持久化策略、使用Pipeline批量执行命令、以及采用分布式集群方案,都是提升Redis性能的重要手段。同时,定期监控和维护Redis实例,及时调整配置,能够确保系统的稳定运行。希望本文对您在Redis的配置与优化方面有所帮助。
56 23
|
20天前
|
存储 缓存 自然语言处理
SCOPE:面向大语言模型长序列生成的双阶段KV缓存优化框架
KV缓存是大语言模型(LLM)处理长文本的关键性能瓶颈,现有研究多聚焦于预填充阶段优化,忽视了解码阶段的重要性。本文提出SCOPE框架,通过分离预填充与解码阶段的KV缓存策略,实现高效管理。SCOPE保留预填充阶段的关键信息,并在解码阶段引入滑动窗口等策略,确保重要特征的有效选取。实验表明,SCOPE仅用35%原始内存即可达到接近完整缓存的性能水平,显著提升了长文本生成任务的效率和准确性。
70 3
SCOPE:面向大语言模型长序列生成的双阶段KV缓存优化框架
|
5天前
|
存储 缓存 NoSQL
云端问道21期方案教学-应对高并发,利用云数据库 Tair(兼容 Redis®*)缓存实现极速响应
云端问道21期方案教学-应对高并发,利用云数据库 Tair(兼容 Redis®*)缓存实现极速响应
|
5天前
|
缓存 NoSQL 关系型数据库
云端问道21期实操教学-应对高并发,利用云数据库 Tair(兼容 Redis®)缓存实现极速响应
本文介绍了如何通过云端问道21期实操教学,利用云数据库 Tair(兼容 Redis®)缓存实现高并发场景下的极速响应。主要内容分为四部分:方案概览、部署准备、一键部署和完成及清理。方案概览中,展示了如何使用 Redis 提升业务性能,降低响应时间;部署准备介绍了账号注册与充值步骤;一键部署详细讲解了创建 ECS、RDS 和 Redis 实例的过程;最后,通过对比测试验证了 Redis 缓存的有效性,并指导用户清理资源以避免额外费用。
|
13天前
|
存储 监控 NoSQL
NoSQL与Redis配置与优化
通过合理配置和优化Redis,可以显著提高其性能和可靠性。选择合适的数据结构、优化内存使用、合理设置持久化策略、使用Pipeline批量执行命令、以及采用分布式集群方案,都是提升Redis性能的重要手段。
38 7
|
2月前
|
缓存 监控 前端开发
在资源加载优化中,如何利用浏览器缓存提升性能?
通过以上这些方法,可以有效地利用浏览器缓存来提升资源加载的性能,减少网络请求次数,提高用户体验和应用的响应速度。同时,需要根据具体的应用场景和资源特点进行灵活调整和优化,以达到最佳的效果。此外,随着技术的不断发展和变化,还需要持续关注和学习新的缓存优化方法和策略。
104 53
|
27天前
|
缓存 监控 NoSQL
Redis经典问题:缓存穿透
本文详细探讨了分布式系统和缓存应用中的经典问题——缓存穿透。缓存穿透是指用户请求的数据在缓存和数据库中都不存在,导致大量请求直接落到数据库上,可能引发数据库崩溃或性能下降。文章介绍了几种有效的解决方案,包括接口层增加校验、缓存空值、使用布隆过滤器、优化数据库查询以及加强监控报警机制。通过这些方法,可以有效缓解缓存穿透对系统的影响,提升系统的稳定性和性能。
|
2月前
|
缓存 NoSQL 关系型数据库
大厂面试高频:如何解决Redis缓存雪崩、缓存穿透、缓存并发等5大难题
本文详解缓存雪崩、缓存穿透、缓存并发及缓存预热等问题,提供高可用解决方案,帮助你在大厂面试和实际工作中应对这些常见并发场景。关注【mikechen的互联网架构】,10年+BAT架构经验倾囊相授。
大厂面试高频:如何解决Redis缓存雪崩、缓存穿透、缓存并发等5大难题
|
2月前
|
缓存 NoSQL PHP
Redis作为PHP缓存解决方案的优势、实现方式及注意事项。Redis凭借其高性能、丰富的数据结构、数据持久化和分布式支持等特点,在提升应用响应速度和处理能力方面表现突出
本文深入探讨了Redis作为PHP缓存解决方案的优势、实现方式及注意事项。Redis凭借其高性能、丰富的数据结构、数据持久化和分布式支持等特点,在提升应用响应速度和处理能力方面表现突出。文章还介绍了Redis在页面缓存、数据缓存和会话缓存等应用场景中的使用,并强调了缓存数据一致性、过期时间设置、容量控制和安全问题的重要性。
54 5