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Redis 作為一款高效的Key-Value存儲(chǔ)，隨著業(yè)務(wù)的增長(zhǎng)往往存在連接QPS超時(shí)的狀況。假如我們的應(yīng)用的數(shù)據(jù)量比較大，如果每次請(qǐng)求都要連接Redis，數(shù)據(jù)量還不斷增加，那么最終會(huì)遇到一些性能問題，最嚴(yán)重的就達(dá)到了QPS超時(shí)狀態(tài)。那么，這時(shí)候我們應(yīng)該如何解決這個(gè)問題呢？
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我們應(yīng)該采用Redis連接池機(jī)制，將頻繁使用的連接緩存起來，避免每一次都連接Redis，從而減少每次連接Redis時(shí)產(chǎn)生的QPS超時(shí)問題。jedis提供了連接池的支持，我們只需要設(shè)置連接池的minIdle，maxIdle，maxTotal來控制連接池大小，例如：
// 設(shè)置連接池的參數(shù)
JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
// 設(shè)置最小空閑數(shù)
config.setMinIdle(10);
// 設(shè)置最大空閑數(shù)
config.setMaxIdle(100);
// 設(shè)置最大連接數(shù)
config.setMaxTotal(1000);
// 創(chuàng)建連接池
JedisPool jedisPool = new JedisPool(config, url, port, timeout);
可以采用預(yù)加載緩存策略，定時(shí)從redis數(shù)據(jù)庫(kù)中加載固定周期的熱門數(shù)據(jù)到內(nèi)存中，從而減少客戶端訪問redis數(shù)據(jù)庫(kù)的次數(shù)，提高訪問速度。例如，我們可以采用定時(shí)任務(wù)的方式，每隔一定的時(shí)間就將Redis中的熱點(diǎn)數(shù)據(jù)預(yù)加載到本地緩存中：
// 定時(shí)任務(wù)類
public class Schedules {
@Scheduled(cron = "")
public void preloadData(){
// 從Redis數(shù)據(jù)庫(kù)中加載熱門數(shù)據(jù)到本地緩存中
...
}
}
可以采用Redis集群分布式技術(shù)，由于Redis支持?jǐn)?shù)據(jù)在不同服務(wù)器之間進(jìn)行分割分布。這樣我們就可以將連接次數(shù)分散到多臺(tái)Redis服務(wù)器上，從而避免QPS超時(shí)狀況的出現(xiàn)。例如，我們可以在Redis集群中分別定義不同的keySpace，然后將不同的keySpace路由到不同的Redis節(jié)點(diǎn)上：
// 將keySpace路由到不同的Redis節(jié)點(diǎn)
JedisCluster cluster = new JedisCluster(nodes, timeout);
cluster.routeKeyToNode(keySpace, node);
通過以上幾種方式，我們就可以有效解決redis連接qps超時(shí)的問題，更好地滿足業(yè)務(wù)的需求。
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分享標(biāo)題：Redis 連接QPS超時(shí)解決之道（redis連接qps超時(shí)）
標(biāo)題來源：http://www.5511xx.com/article/cdosdid.html
