互联网应用场景下,每分钟数十万并发量,redis是不可或缺的,推荐系统业务作为一个应用或者说服务在电商各个频道、榜单、排行中有着不可或缺作用,因为确实是比人工选品有着巨大优势。
回过头来我们看在超多分片下一些典型问题,分片一多,出问题几率就大,主从是必须的。为了异地容灾双机房是必须的,双机房主从是高可用场景下典型配置,可见确定是存在一定资源消耗。
单条数据不要过大,不要形成写热点,不要形成读热点,这些问题其实集群规模小的时候也需要注意的,有很多同事也有遇到相应问题。
数据写的时候,618时不要把数据写满,单个分片内存到80%风险就比较大,这时还不能扩容,因为扩容本身会影响集群性能,但是不扩容分片满后会爆掉,这时怎么办呢?停止写入或者说减少一些新的写入,就能会好的控制问题,解决问题。
不要把连接数打满,因为以前多个集群是混用的更多是分散数据压力,那是逻辑简单,架构在当时是合理的,但随着业务发展逻辑复杂,特征工程演进,过多微服务以及storm程序,这时集群连接数就太多了。
减少连接数,是问题关键,怎么减少?备战时刻去在去通过分拆服务方式减少连接数是不太可能了,离618已经很近,并且促销活动已经开始。
想其他办法,通过分析发现storm本身进程很多,每个进程对应一个客户端,每个客户端一个连接池,这也是本身造成连接数一个原因。
storm本身是不需要上线的,对storm改造优化减少连接数,通过和redis团队沟通,构建新的分组并且通过控制分组连接数,单个分组可以单独配置连接数,通过这种方式一定程度减少连接。
还有没有别的办法来控制连接数?答案是有的,就是通过新版客户端,新客户端采用类似dubbo架构,单连接,相比于原有架构连接数一下子就下来了,没有通过上面调整分组数解决问题。
单连接这种架构这么好有没有缺点呢,肯定是有的连接中如果有一个数据稍大会影响客户端本身吞吐的,原来也是存在这种问题的,但单连接架构理论上问题会更严重。这是需要注意的,但是现在主要先解决主要问题,应对618。
618一晃已过去好多天做一下,redis使用上总结,希望对其他遇到同学有一点帮助,遇到类似问题时候。
搞懂一个存储对于其他存储hbase、数据库等,会能有更多认知。
以前写的redis相关文章,有架构设计,有遇到问题,以及使用总结:
以上就是本文的全部内容,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,也希望大家多多支持 码农网
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