lettuce比redis慢，redis为何效率高

解决springboot整合redis-cluster下集群拓扑不自动刷新问题

1、一个redis-cluster的三主三从，在其中一个master节点挂了之后，springboot的相关集群配置信息没有及时刷新。底层客户端使用lettuce，经过查找，lettuce默认是没有开始拓扑更新及读写分离。

2、redis.maxIdle=300 连接池的最大数据库连接数。

3、笔者用的是springboot 1 spring-boot-starter-data-redis 默认的Lettuce客户端，当使用Redis cluster集群模式时，需要配置一下 RedisConnectionFactory 开启自适应刷新来做故障转移时的自动切换从节点进行连接。

4、首先我们创建一个Spring Boot x的项目，在application.properties配置文件中添加Redis的配置，Spring和Redis的整合可以参考小编其他的文章，此处不再详解。我们设置服务端口server.port为8080端口用于启动第一个服务。

5、在redis-cluster集群中，每一个主节点可以添加多个从节点，主节点和从节点遵循主从模式的特性。 当用户需要处理更多的读请求时，添加从节点可以扩展系统的读性能。

相关问答

Q1: 解决redis连接超时

在连接移动云云数据库Redis时，如果出现固定时间超时，可能是因为一些中间件设置了超时时间，比如nginx、haproxy等，才导致应用在固定时间不连接Redis后，连接被中间件主动断开。

所以导致的结果就是，可能你设置的超时时间是10s，但是真实执行的时间是超时12s后客户端才被关闭。CLIENT 命令Redis 的 CLIENT 命令能够实现三种功能：检查连接的状态，杀掉某个连接以及为连接设置名字。

可以通过配置spring.session.store-type=none，关闭存储redis.这时候热key访问量下降，业务key 可以正常访问。通过以上方式，排查生产中遇到的redis 连接问题，可以排查线上遇到的问题，基本都可以解决掉。

除了timeout也还可以通过keepalive配置来解决，比如如果你的redis角色是sentinel，那么redis里的timeout的配置是不生效的。

可能造成后来的请求超时。在远程访问redis的时候，因为网络等原因造成高并发访问延迟返回的问题。解决办法 在客户端将连接进行池化，同时对客户端读写Redis操作采用内部锁synchronized。服务器角度，利用setnx变向实现锁机制。

服务器上的连接把IP改成本地IP：10.1试试看。

Q2: redis客户端选型-Jedis、lettuce、Redisson

lettuce： 高级redis客户端，支持各种模式的redis连接和操作，高级特性几乎没有。 Redisson： 高级redis客户端，支持各种模式的redis连接和操作，同时提供一大堆的实用功能。

jedis就是基于java语言的redis客户端，集成了redis的命令操作，提供了连接池管理。redis-cli是redis官方提供的客户端，可以看作一个shell程序，它可以发送命令对redis进行操作。对于jedis同理是使用java语言操作redis，双方都遵循redis提供的协议，按照协议开发对应的客户端。

Jedis是一个Java语言编写的用于连接和操作Redis数据库的客户端库。Redis是一个基于内存的高性能键值存储系统，Jedis提供了一组用于与Redis进行通信的Java API，允许开发人员在Java应用程序中使用Redis数据库。使用Jedis，开发人员可以方便地进行常见的Redis操作，如存储、检索和更新数据。

redis客户端支持Commons-pool-jar和Jedis-0.jar包。因为jdeis入门是redis官方首选的java客户端开发包，是Java对Redis的支持需要的jar包：Commons-pool-jar和Jedis-0.jar。

Spring Boot x版本的整合配置网上可以搜索大量的文章，然而Spring Boot x版本的整合资料却非常少，甚至提供的配置不能正常使用，因此本文主要讲解Spring Boot x整合Redis以及Redis的使用情况。

Q3: 一分钟快速搞懂Redis的慢查询分析

1、Redis是一个内存数据库，当Redis使用的内存超过物理内存的限制后，内存数据会和磁盘产生频繁的交换，交换会导致Redis性能急剧下降。所以在生产环境中我们通过配置参数maxmemoey来限制使用的内存大小。当实际使用的内存超过maxmemoey后，Redis提供了如下几种可选策略。「Redis的淘汰策略也是在主线程中执行的。

2、第一个选项是slowlog-log-slower-than，它决定要对执行时间大于多少微秒(microsecond，1秒=1，000，000微秒)的查询进行记录。

3、之前我们就遇到这种问题， 特点就是从某个时间点之后就开始变慢，并且一直持续 。这时你需要检查一下机器的网卡流量，是否存在网卡流量被跑满的情况。网卡负载过高，在网络层和TCP层就会出现数据发送延迟、数据丢包等情况。Redis的高性能除了内存之外，就在于网络IO，请求量突增会导致网卡负载变高。

4、第二，单线程避免了线程切换以及加锁释放锁带来的消耗，对于服务端开发来说，锁和线程切换通常是性能杀手。当然了，单线程也会有它的缺点，也是Redis的噩梦： 阻塞。如果执行一个命令过长，那么会造成其他命令的阻塞，对于Redis是十分致命的 ，所以Redis是面向快速执行场景的数据库。

Q4: Redis有哪些慢操作?

当使用第一种机制appendfsync always时，Redis每处理一次写命令，都会把这个命令写入磁盘，而且这个操作是在主线程中执行的。内存中的的数据写入磁盘，这个会加重磁盘的IO负担，操作磁盘成本要比操作内存的代价大得多。

在Redis中有两个修改配置的方法：如果要Redis把配置持久化到本地配置文件，需要执行 config rewrite 命令。慢查询指的是 命令执行 时长比较长的查询。通过 slowlog get 命令获取慢查询日志；通过 slowlog len 命令获取慢查询日志的长度；通过 slowlog reset 命令清理慢查询日志。

Master写内存快照，save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，所以Master最好不要写内存快照。

数据库负载过高：如果Redis实例的负载较高，就会导致set操作的响应时间变慢。可以通过查看Redis的监控信息，确定是否存在负载过高的情况。网络延迟：如果Redis服务器和客户端之间的网络延迟较大，会导致set操作的耗时增加。可以尝试优化网络设置，如调整TCP参数、更换网络硬件等。

例如各个命令的执行时间复杂度、数据过期策略、数据淘汰策略等，使用合理的命令，并结合业务场景进行优化。作为DBA运维人员，需要了解数据持久化、操作系统fork原理、Swap机制等，并对Redis的容量进行合理规划，预留足够的机器资源，对机器做好完善的监控，才能保证Redis的稳定运行。

窗口切换时可能会出现两倍于阈值流量的请求。 比如窗口大小1s，限流大小100，然后在某个窗口的第999ms有100个请求，窗口前期没有请求。所以这100个请求都会通过。然后下一个窗口的第1ms又来100个请求，然后全部通过。其实也是1ms内通过的200个请求。

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