Redis消息队列性能测试及知识点整理

Posted 2021-04-26 架构文摘

一．概述

Redis是一个开源（BSD许可），内存存储的数据结构服务器，可用作数据库，高速缓存和消息队列代理。它支持字符串、哈希表、列表、集合、有序集合，位图，hyperloglogs等数据类型。内置复制、Lua脚本、LRU收回、事务以及不同级别磁盘持久化功能，同时通过Redis Sentinel提供高可用，通过Redis Cluster提供自动分区。

本文档的目标是：整理出部署的事项，jedis快速入门，部分健壮性方案，并着重测试了消息机制的接收、发送性能。

二．安装部署

linux下安装

1.     $ tar xzf redis-stable.tar.gz

2.     $ cd redis-stable

3.     $ make

make完后 redis-stable目录下会出现编译后的redis服务程序redis-server,还有用于测试的客户端程序redis-cli

下面启动redis服务.

1.     $ ./redis-server

注意这种方式启动redis使用的是默认配置。也可以通过启动参数告诉redis使用指定配置文件使用下面命令启动。

1.     $ ./redis-server redis.conf

redis.conf是一个默认的配置文件。我们可以根据需要使用自己的配置文件。

启动redis服务进程后，就可以使用测试客户端程序redis-cli和redis服务交互了。比如：

1.     $ ./redis-cli

2.     redis> set foo bar

3.     OK

4.     redis> get foo

5.     "bar"

保护模式

Linux环境下安装启动redis server后，是默认采用保护模式(protectedmode)的,即只能本地访问，内网的其它主机访问会被拒绝。

解决方法：

接着采用配置密码来处理：

1.      $ ./redis-cli

2.     $ config set requirepass  your_passowrd

3.     OK

4.     $ auth your_passowrd

5.     OK

6.     $ config rewrite

7.     OK

注意：采用config set 命令来配置是立即生效的,不需要重启server。config rewrite是写入配置文件，以后重启server，此配置还是有效的。所以，此种方法在启动server是需要指定配置文件（$ ./redis-server  redis.conf）。

其它处理方式请参考：http://arui.me/index.php/archives/151/

客户端sdk

Java版 sdk

Java的redis sdk是jedis，参考资料：https://github.com/xetorthio/jedis/wiki

c版 sdk

hiRedis 是 Redis 官方指定的 C 语言客户端开发包，支持Redis 完整的命令集、管线以及事件驱动编程。参考资料：https://github.com/redis/hiredis

php版 sdk

Predis 是 Redis 官方首推的 PHP 客户端开发包，要求 PHP版本至少在 5.3 或者以上。参考资料：https://github.com/nrk/predis

phpredis是php的一个扩展，效率是相当高有链表排序功能，对创建内存级的模块业务关系很有用，参考资料：https://github.com/owlient/phpredis

更多客户端sdk请参考：http://redis.io/clients

使用jedis

Jedis提供了JedisPool类来保证线程安全，我们在开发环境中应使用此连接池方案来访问redis。（jedis连接池底层使用了common-pool，所以对线程池的优化需要了解到common-pool的实现机理，可参考：http://commons.apache.org/proper/commons-pool/）

依赖配置

在项目maven的pom.xml文件中添加jedis依赖：

<dependency>

  <groupId>redis.clients</groupId>

  <artifactId>jedis</artifactId>

  <version>2.2.0</version>

 </dependency>

JedisPool示例

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import redis.clients.jedis.HostAndPort;  

import redis.clients.jedis.Jedis;  

import redis.clients.jedis.JedisPool;  

import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;  

  

import java.util.Arrays;  

import java.util.Set;  

  

public class JedisPoolMain {  

    private static HostAndPort hnp = new HostAndPort("10.3.17.148",6379);  

  

    public static void main(String[] args){  

/// Jedis pool config, host, port, timeout, password  

        JedisPool pool = new JedisPool(new JedisPoolConfig(),   

hnp.getHost(), hnp.getPort(), 2000,"ucsoftware");  

  

        /// Jedis implements Closable. Hence,  

/// the jedis instance will be auto-closed after the last statement.  

        try (Jedis jedis = pool.getResource()) {  

            /// ... do stuff here ... for example  

            jedis.set("foo", "bar");  

            String foobar = jedis.get("foo");  

            System.out.println("get foo:"+ foobar);  

  

            jedis.zadd("sose", 0, "car");  

            jedis.zadd("sose", 0, "bike");  

            Set<String> sose = jedis.zrange("sose", 0, -1);  

            System.out.println("zrange foo:"+     

Arrays.toString(sose.toArray(new String[sose.size()])));  

        }  

  

        /// ... when closing your application:  

        pool.destroy();  

    }  

}  

说明：使用jedis后要注意调用redis.close()来归还资源给线程池，此示例代码使用了try-with-resource语法，在jedis使用后是有被及时关闭的。

发布订阅示例

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package redis.clients.yealink.jedis;  

  

import redis.clients.jedis.HostAndPort;  

import redis.clients.jedis.Jedis;  

import redis.clients.jedis.JedisPool;  

import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;  

import redis.clients.jedis.JedisPubSub;  

  

public class JedisSubscriberMain {  

    private static HostAndPort hnp = new HostAndPort("10.3.17.148",6379);  

  

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {  

        JedisPool pool = new JedisPool(new JedisPoolConfig(), hnp.getHost(),           

hnp.getPort(), 2000,"ucsoftware");  

        /// Jedis implements Closable. Hence, the jedis instance will be auto-        

/// closed after the last statement.  

        try (Jedis subscriber = pool.getResource()) {  

            subscribe(subscriber);  

        }  

        pool.destroy();  

    }  

  

    public static void subscribe(final Jedis subscriber){  

        subscriber.subscribe(new JedisPubSub() {  

            public void onMessage(String channel, String message) {  

                try {  

                    // wait 0.5 secs to slow down subscribe and  

                    // client-output-buffer exceed  

                    System.out.println("channel - " + channel   

+ " / message - " + message);  

                    Thread.sleep(100);  

                } catch (Exception e) {  

                    System.out.println(e.getMessage());  

                }  

            }  

        }, "huangyx_redis_chat");  

    }  

}  

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package redis.clients.yealink.jedis;  

  

import redis.clients.jedis.HostAndPort;  

import redis.clients.jedis.Jedis;  

import redis.clients.jedis.JedisPool;  

import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;  

  

public class JedisPublisherMain {  

    private static HostAndPort hnp = new HostAndPort("10.3.17.148",6379);  

  

    public static void main(String[] args){  

        JedisPool pool = new JedisPool(new JedisPoolConfig(), hnp.getHost(),   

hnp.getPort(), 2000,"ucsoftware");  

        /// Jedis implements Closable. Hence,   

/// the jedis instance will be auto-closed after the last statement.  

        try (Jedis publisher = pool.getResource()) {  

            publish(publisher);  

        }  

        pool.destroy();  

    }  

  

    public static void publish(final Jedis publisher){  

        String publishString = "this is a publish message!";  

        for (int i = 0; i < 10; i++) {  

            publisher.publish("huangyx_redis_chat", publishString);  

        }  

        publisher.disconnect();  

    }  

}  

说明：JedisSubscriberMain类是订阅者程序，必须先启动，JedisPublisherMain类是发布者程序，启动后，订阅者程序即可收到消息。

发布订阅流程可参考：http://www.redis.net.cn/tutorial/3514.html

更多的示例请参考jedis源码的test工程。

三．消息队列性能测试

发送测试

测试背景：

在发送程序（消息的生产者）中连续发送消息，记录完成发送任务所花费的时间，以此测试在高负载情况下的写入性能。

Redis的发送数据，性能上仍有很大提升空间（使用Luke协议等），请参考：http://www.redis.cn/topics/mass-insert.html。

接收测试

结论与比较

说明：

1.  性能分为四个等级（高，较高，一般，差）；

2.  redisPipeline消息队列的发送和接收性能都是最高的，但是由于异步模型（Pipeline原理请参考：http://www.redis.cn/topics/pipelining.html）造成了程序使用性上复杂，同时只支持单点消费；

3.  redis的订阅发布机制的发送和接收性能都是最差的，但是适合灵活的订阅场景，支持了模式的订阅与发布，功能强大（具体参考：http://www.redis.cn/topics/pubsub.html）；

4.  redis普通的消息队列机制，在发送时支持批量方式，发送性能较高，但是接收性能差（不支持批量）；

四．健壮性

持久化方案

Redis提供了多种不同级别的持久化方式:一种是RDB,另一种是AOF.

RDB 持久化可以在指定的时间间隔内生成数据集的时间点快照（point-in-time snapshot）。

AOF 持久化记录服务器执行的所有写操作命令，并在服务器启动时，通过重新执行这些命令来还原数据集。

Redis 还可以同时使用 AOF 持久化和 RDB 持久化。 在这种情况下， 当 Redis 重启时， 它会优先使用 AOF 文件来还原数据集， 因为 AOF 文件保存的数据集通常比RDB 文件所保存的数据集更完整。

RDB方式

redis.conf配置文件中与RDB相关的重要配置参数，默认文件已配置：

1)  时间范围内key变动的持久化策略配置

################################SNAPSHOTTING #######################

#  save <seconds> <changes>

#  Will save the DB if both the given number of seconds and the given

#  number of write operations against the DB occurred.

#  In the example below the behaviour will be to save:

#  after 900 sec (15 min) if at least 1 key changed

#  after 300 sec (5 min) if at least 10 keys changed

#  after 60 sec if at least 10000 keys changed

#

#  Note: you can disable saving completely by commenting out all"save" lines.

#  It is also possible to remove all the previously configured save

#  points by adding a save directive with a single empty string argument

#  like in the following example:

#  save ""

 

save 900 1    #900秒后至少1个key有变动

save 300 10   #300秒后至少10个key有变动

save 60 10000   #60秒后至少10000个key有变动

2) 持久化rdb文件名配置

# The filename where to dump the DB

dbfilename dump.rdb

3) 持久化rdb文件目录配置

# Note that you must specify adirectoryhere, not a file name.

dir"/usr/local/redis-stable/src" 

 

配置好这些参数后即可启动RDB。如果想禁用快照保存的功能，可以通过注释掉所有"save"配置达到，或者在最后一条"save"配置后添加如下的配置：

save ""

AOF方式

配置方式，打开redis的配置文件。找到appendonly。默认是appendonly no。改成appendonly yes。 

再找到appendfsync 

配置参数说明，默认配置文件选择的是everysec： 

# appendfsync always   #每次收到写命令就立即强制写入磁盘，最慢的，但是保证完全的持久化，不推荐使用  

appendfsync everysec     #每秒钟强制写入磁盘一次，在性能和持久化方面做了很好的折中

# appendfsync no    #完全依赖os，性能最好,持久化没保证  

更多关于持久化配置说明请参考：https://segmentfault.com/a/1190000002906345

优缺点

RDB 的优点:

RDB 是一个非常紧凑（compact）的文件，它保存了 Redis 在某个时间点上的数据集。这种文件非常适合用于进行备份：比如说，你可以在最近的 24 小时内，每小时备份一次 RDB 文件，并且在每个月的每一天，也备份一个 RDB 文件。这样的话，即使遇上问题，也可以随时将数据集还原到不同的版本。RDB 非常适用于灾难恢复（disaster recovery）：它只有一个文件，并且内容都非常紧凑，可以（在加密后）将它传送到别的数据中心，或者亚马逊 S3 中。RDB 可以最大化 Redis 的性能：父进程在保存 RDB 文件时唯一要做的就是 fork 出一个子进程，然后这个子进程就会处理接下来的所有保存工作，父进程无须执行任何磁盘 I/O 操作。RDB 在恢复大数据集时的速度比 AOF 的恢复速度要快。

RDB 的缺点:

如果你需要尽量避免在服务器故障时丢失数据，那么 RDB 不适合你。虽然 Redis 允许你设置不同的保存点（save point）来控制保存 RDB 文件的频率，但是， 因为RDB 文件需要保存整个数据集的状态， 所以它并不是一个轻松的操作。 因此你可能会至少 5 分钟才保存一次 RDB 文件。 在这种情况下， 一旦发生故障停机， 你就可能会丢失好几分钟的数据。每次保存RDB 的时候，Redis 都要 fork() 出一个子进程，并由子进程来进行实际的持久化工作。在数据集比较庞大时， fork() 可能会非常耗时，造成服务器在某某毫秒内停止处理客户端；如果数据集非常巨大，并且 CPU 时间非常紧张的话，那么这种停止时间甚至可能会长达整整一秒。虽然 AOF 重写也需要进行 fork() ，但无论 AOF 重写的执行间隔有多长，数据的耐久性都不会有任何损失。

AOF 的优点:

使用 AOF 持久化会让 Redis 变得非常耐久（much more durable）：你可以设置不同的 fsync 策略，比如无 fsync ，每秒钟一次 fsync ，或者每次执行写入命令时 fsync 。 AOF 的默认策略为每秒钟 fsync 一次，在这种配置下，Redis 仍然可以保持良好的性能，并且就算发生故障停机，也最多只会丢失一秒钟的数据（ fsync 会在后台线程执行，所以主线程可以继续努力地处理命令请求）。AOF 文件是一个只进行追加操作的日志文件（append only log），因此对 AOF 文件的写入不需要进行 seek ，即使日志因为某些原因而包含了未写入完整的命令（比如写入时磁盘已满，写入中途停机，等等）， redis-check-aof 工具也可以轻易地修复这种问题。

Redis 可以在 AOF 文件体积变得过大时，自动地在后台对 AOF 进行重写：重写后的新 AOF 文件包含了恢复当前数据集所需的最小命令集合。整个重写操作是绝对安全的，因为 Redis 在创建新 AOF 文件的过程中，会继续将命令追加到现有的 AOF 文件里面，即使重写过程中发生停机，现有的 AOF 文件也不会丢失。而一旦新 AOF 文件创建完毕，Redis 就会从旧 AOF 文件切换到新 AOF 文件，并开始对新 AOF 文件进行追加操作。AOF 文件有序地保存了对数据库执行的所有写入操作，这些写入操作以 Redis 协议的格式保存，因此 AOF 文件的内容非常容易被人读懂，对文件进行分析（parse）也很轻松。导出（export） AOF 文件也非常简单：举个例子， 如果你不小心执行了FLUSHALL 命令，但只要 AOF 文件未被重写，那么只要停止服务器，移除 AOF 文件末尾的 FLUSHALL 命令，并重启 Redis ，就可以将数据集恢复到 FLUSHALL 执行之前的状态。

AOF 的缺点:

对于相同的数据集来说，AOF 文件的体积通常要大于 RDB 文件的体积。根据所使用的 fsync 策略，AOF 的速度可能会慢于 RDB 。在一般情况下， 每秒 fsync 的性能依然非常高， 而关闭 fsync 可以让 AOF 的速度和 RDB 一样快， 即使在高负荷之下也是如此。 不过在处理巨大的写入载入时，RDB 可以提供更有保证的最大延迟时间（latency）。AOF 在过去曾经发生过这样的 bug ：因为个别命令的原因，导致 AOF 文件在重新载入时，无法将数据集恢复成保存时的原样。（举个例子，阻塞命令 BRPOPLPUSH 就曾经引起过这样的 bug 。）测试套件里为这种情况添加了测试：它们会自动生成随机的、复杂的数据集，并通过重新载入这些数据来确保一切正常。虽然这种 bug 在 AOF 文件中并不常见，但是对比来说， RDB 几乎是不可能出现这种 bug 的。

更多详细资料请参考：http://www.redis.cn/topics/persistence.html

主从复制

原理

1） 在Slave启动并连接到Master之后，它将主动发送一个SYNC命令。

2）此后Master将启动后台存盘进程，同时收集所有接收到的用于修改数据集的命令，在后台进程执行完毕后，Master将传送整个数据库文件到Slave，以完成一次完全同步。

3） 而Slave服务器在接收到数据库文件数据之后将其存盘并加载到内存中。

4）此后，Master继续将所有已经收集到的修改命令，和新的修改命令依次传送给Slaves，Slave将在依次执行这些数据修改命令，从而达到最终的数据同步。

如果Master和Slave之间的链接出现断连现象，Slave可以自动重连Master，但是在连接成功之后，一次完全同步将被自动执行。

Master和Slave端同步流程图：

Master发送RDB文件后，重复发送ping命令和变更命令:

看完这个图，你也许会有以下几个疑问： 

1. 为什么在master发送完RDB文件后，还要定期的向slave发送PING命令？ 

2. 在发送完RDB文件之后，master发送的“变更”命令又是什么，有什么用？ 

在回答问题之前1，我们先回答问题2： 

master保存RDB文件是通过一个子进程进行的，所以master依然可以处理客户端请求而不被阻塞，但这也导致了在保存RDB文件期间，“键空间”可能发生变化（譬如接收到一个客户端请求，执行"set name diaocow"命令），因此为了保证数据同步的一致性，master会在保存RDB文件期间，把接受到的这些可能变更数据库“键空间”的命令保存下来，然后放到每个slave的回复列表中，当RDB文件发送完master会发送这些回复列表中的内容，并且在这之后，如果数据库发生变更，master依然会把变更的命令追加到回复列表发送给slave，这样就可以保证master和slave数据的一致性。 

对于问题1：由于在发送完RDB文件之后，master会不定时的给slave发送“变更”命令，可能过1s，也可能过1小时，所以为了防止slave无意义等待（譬如master已经挂掉的情况），master需要定时发送“保活”命令PING，以此告诉slave：我还活着，不要中断与我的连接 

有了master-slave主从复制，可以通过其他的客户端程序去读取Slave磁盘数据库的数据，而对Master进行数据变更操作，从而达到了读写分离的目的。

特点

1)  同一个Master可以同步多个Slaves。

2)  Slave同样可以接受其它Slaves的连接和同步请求，这样可以有效的分载Master的同步压力。因此我们可以将Redis的Replication架构视为图结构。

3)  Master Server是以非阻塞的方式为Slaves提供服务。所以在Master-Slave同步期间，客户端仍然可以提交查询或修改请求。

4)  SlaveServer同样是以非阻塞的方式完成数据同步。在同步期间，如果有客户端提交查询请求，Redis则返回同步之前的数据。

5)  为了分载Master的读操作压力，Slave服务器可以为客户端提供只读操作的服务，写服务仍然必须由Master来完成。即便如此，系统的伸缩性还是得到了很大的提高。

6)  Master可以将数据保存操作交给Slaves完成，从而避免了在Master中要有独立的进程来完成此操作。

潜在的问题：

Slave从库在连接Master主库时，Master会进行内存快照，然后把整个快照文件发给Slave，也就是没有象mysql那样有复制位置的概念，即无增量复制，这会给整个集群搭建带来非常多的问题。

比如Slave由于网络或者其它原因与Master断开了连接，那么当 Slave进行重新连接时，需要重新获取整个Master的内存快照，Slave所有数据跟着全部清除，然后重新建立整个内存表，一方面Slave恢复的时间会非常慢，另一方面也会给主库带来压力。

配置

配置参数说明：

1) slaveof <masterip><masterport>

slave实例需要配置该项，指向master的（ip, port）。

2) masterauth <master-password>

如果master实例启用了密码保护，则该配置项需填master的启动密码；若master未启用密码，该配置项需要注释掉。

 

3) slave-serve-stale-data

指定slave与master连接中断时的动作。默认为yes，表明slave会继续应答来自client的请求，但这些数据可能已经过期（因为连接中断导致无法从master同步）。若配置为no，则slave除正常应答"INFO"和"SLAVEOF"命令外，其余来自客户端的请求命令均会得到"SYNC with master in progress"的应答，直到该slave与master的连接重建成功或该slave被提升为master。

4) slave-read-only

指定slave是否只读，默认为yes。若配置为no，这表示slave是可写的，但写的内容在主从同步完成后会被删掉。

5) repl-ping-slave-period

Redis部署为Replication模式后，slave会以预定周期（默认10s）发PING包给master，该配置可以更改这个默认周期。

6) repl-timeout

有2种情况的超时均由该配置指定：1) Bulk transfer I/O timeout; 2) master data or ping responsetimeout。需要特别注意的是：若修改默认值，则用户输入的值必须大于repl-ping-slave-period的配置值，否则在主从链路延时较高时，会频繁timeout。

7) repl-disable-tcp-nodelay

指定向slave同步数据时，是否禁用socket的NO_DELAY选项。若配置为yes，则禁用NO_DELAY，则TCP协议栈会合并小包统一发送，这样可以减少主从节点间的包数量并节省带宽，但会增加数据同步到slave的时间。若配置为no，表明启用NO_DELAY，则TCP协议栈不会延迟小包的发送时机，这样数据同步的延时会减少，但需要更大的带宽。通常情况下，应该配置为no以降低同步延时，但在主从节点间网络负载已经很高的情况下，可以配置为yes。

备注：socket的NO_DELAY选项涉及到TCP协议栈的拥塞控制算法—Nagle's Algorithm。

8) slave-priority

指定slave的优先级。在不只1个slave存在的部署环境下，当master宕机时，Redis Sentinel会将priority值最小的slave提升为master。需要注意的是，若该配置项为0，则对应的slave永远不会被Redis Sentinel自动提升为master。

（未完待续）

来源：http://blog.csdn.net/gufachongyang02/article/details/52274126

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