使用redis缓存加索引处理数据库百万级并发
使用redis缓存加索引处理数据库百万级并发
前言:事先说明:在实际应用中这种做法设计需要各位读者自己设计,本文只提供一种思想。准备工作:安装后本地数redis服务器,使用mysql数据库,事先插入1000万条数据,可以参考我之前的文章插入数据,这里不再细说。我大概的做法是这样的,编码使用多线程访问我的数据库,在访问数据库前先访问redis缓存没有的话在去查询数据库,需要注意的是redis最大连接数最好设置为300,不然会出现很多报错。
贴一下代码吧
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package select; import redis.clients.jedis.JedisPool; import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig; public class SelectFromMysql { public static void main(String[] args) { JedisPool pool; JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig(); //创建redis连接池 // 设置最大连接数,-1无限制 config.setMaxTotal( 300 ); // 设置最大空闲连接 config.setMaxIdle( 100 ); // 设置最大阻塞时间,记住是毫秒数milliseconds config.setMaxWaitMillis( 100000 ); // 创建连接池 pool = new JedisPool(config, "127.0.0.1" , 6379 , 200000 ); for ( int i = 9222000 ; i <= 9222200 ; i++) { //这里自己设置用多少线程并发访问 String teacherName=String.valueOf(i); new ThreadToMysql(teacherName, "123456" ,pool).start(); } } } |
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package select; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.ResultSet; import java.sql.SQLException; import java.sql.Statement; import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.clients.jedis.JedisPool; public class ThreadToMysql extends Thread { public String teacherName; public String password; public JedisPool pool; public ThreadToMysql(String teacherName, String password,JedisPool pool) { //构造函数传入要查询登录的老师姓名和密码 this .teacherName=teacherName; this .password=password; this .pool=pool; } public void run() { Jedis jedis = pool.getResource(); Long startTime=System.currentTimeMillis(); //开始时间 if (jedis.get(teacherName)!= null ) { Long entTime=System.currentTimeMillis(); //开始时间 System.out.println(currentThread().getName()+ " 缓存得到的结果: " +jedis.get(teacherName)+ " 开始时间:" +startTime+ " 结束时间:" +entTime+ " 用时:" +(entTime-startTime)+ "ms" ); pool.returnResource(jedis); System.out.println( "释放该redis连接" ); } else { String url = "jdbc:mysql://127.0.0.1/teacher" ; String name = "com.mysql.jdbc.Driver" ; String user = "root" ; String password = "123456" ; Connection conn = null ; try { Class.forName(name); conn = DriverManager.getConnection(url, user, password); //获取连接 conn.setAutoCommit( false ); //关闭自动提交,不然conn.commit()运行到这句会报错 } catch (ClassNotFoundException e1) { e1.printStackTrace(); } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } if (conn!= null ) { String sql= "select t_name from test_teacher where t_name='" +teacherName+ "' and t_password='" +password+ "' " ; //SQL语句 String t_name= null ; try { Statement stmt=conn.createStatement(); ResultSet rs=stmt.executeQuery(sql); //获取结果集 if (rs.next()) { t_name=rs.getString( "t_name" ); jedis.set(teacherName, t_name); System.out.println( "释放该连接" ); } conn.commit(); stmt.close(); conn.close(); } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } finally { pool.returnResource(jedis); System.out.println( "释放该连接" ); } Long end=System.currentTimeMillis(); System.out.println(currentThread().getName()+ " 数据库得到的查询结果:" +t_name+ " 开始时间:" +startTime+ " 结束时间:" +end+ " 用时:" +(end-startTime)+ "ms" ); } else { System.out.println(currentThread().getName()+ "数据库连接失败:" ); } } } } |
我的数据库表数据是这样的。可以看到我的t_name是1-10000000,密码固定123456.利用循环创建线程很好做传入循环的次数作为查询的t_name就行了
采用redis缓存替换加索引的方案
1.在200并发访问下:
第一次访问结果:由于第一次访问缓存不存在该数据,速度很慢
最慢90多秒
运行第二次访问后(redis数据库已存在数据)的结果:
最慢700多毫秒
2.当我尝试1000线程并发访问时redis直接挂掉,原因在于reids缓存并没有要查找的数据,就从数据库查找,1000个线程同时并发访问数据库等待时间太长了,造成redis连接等待超时(就算把redis的超时等待时间设置为100分钟也没用,会报redis连接被拒绝的错误)
3.当我利用循环事先把100万条数据插入redis缓存服务器后,在1万个线程并发访问测试下只需要5~6秒就拿到了查询结果,效率出奇的快,而且没有报任何错
4.在3的条件下我把并发线程提升到100万个时,测试在百万并发条件下查询性能,发现完全没有压力,每个线程也是几毫秒就能查到结果,这个时候限制我速度的就是电脑CPU了。我的测试电脑是4核的,处理100万个线程起来比较慢,下面是截图,运行到50多万个线程的时候我就停止了运行
好了,以上都是数据库查询的字段没有加索引直接利用redis缓存查找的
而且有个弊端,百万级的并发访问需要事先把数据放到缓存中,在实际中并不科学(因为并不知道那些是热点数据),下面来看看如何使用索引加缓存的效果
1.给t_name和t_password字段加组合索引
我们来看看在有索引且redis缓存事先没有数据的时候,创建100万个线程并发访问的结果
没问题,这样就完成了百万级别下的并发访问,但是这样我的程序创建线程很慢,因为我的电脑4核CPU的(但是要创建100万个线程),这个时候就是硬件设备的性能了,在设备硬件性能足够的条件下是没问题的
以下是我的总结:
1.我的优化方案中只有两种,一种是给查询的字段加组合索引。另一种是给在用户和数据库中增加缓存
2.添加索引方案:面对1~2千的并发是没有压力的,在往上则限制的瓶颈就是数据库最大连接数了,在上面中我用show global status like 'Max_used_connections’查看数据库可以知道数据库最大响应连接数是5700多,超过这个数tomcat直接报错连接被拒绝或者连接已经失效
3.缓存方案:在上面的测试可以知道,要是我们事先把数据库的千万条数据同步到redis缓存中,瓶颈就是我们的设备硬件性能了,假如我们的主机有几百个核心CPU,就算是千万级的并发下也可以完全无压力,带个用户很好的。
4.索引+缓存方案:缓存事先没有要查询的数据,在一万的并发下测试数据库毫无压力,程序先通过查缓存再查数据库大大减轻了数据库的压力,即使缓存不命中在一万的并发下也能正常访问,在10万并发下数据库依然没压力,但是redis服务器设置最大连接数300去处理10万的线程,4核CPU处理不过来,很多redis连接不了。我用show global status like 'Max_used_connections'查看数据库发现最大响应连接数是388,这么低所以数据库是不会挂掉的。
5.使用场景:a.几百或者2000以下并发直接加上组合索引就可以了。b.不想加索引又高并发的情况下可以先事先把数据放到缓存中,硬件设备支持下可解决百万级并发。c.加索引且缓存事先没有数据,在硬件设备支持下可解决百万级并发问题。d.不加索引且缓存事先没有数据,不可取,要80多秒才能得到结果,用户体验极差。
6.原理:其实使用了redis的话为什么数据库不会崩溃是因为redis最大连接数为300,这样数据库最大同时连接数也是300多,所以不会挂掉,至于redis为什么设置为300是因为设置的太高就会报错(连接被拒绝)或者等待超时(就算设置等待超时的时间很长也会报这个错)。
最后说明:本文不代表实际应用开发场景,更多的是提供一种思想,一种解决方案,如有错误,请指正,谢谢
技术交流群:494389786
本文源码:
http://download.csdn.net/detail/qq_32780741/9606370
本代码需要的jar包下载地址:
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