提升node.js中使用redis的性能遇到的问题及解决方

Node Redis Client性能优化与问题排查

在基于node.js的业务系统中，当服务吞吐量过低时，性能瓶颈可能出现在许多环节。对于提供向第三方缓存查询、设置多项业务数据并聚合操作结果的dubbo服务，当QPS达到高峰时，接口响应缓慢的问题尤为突出。

问题初现时，监控数据显示每个请求查询缓存耗时较长。在排除了redis-server的处理能力、内部局域网的带宽和时延等问题后，错误原因被定位到了调用redis client的业务代码以及redis client的I/O性能。本文重点讨论的是基于node-redis封装的node redis client。

瓶颈在哪里？

为了模拟线上环境的并发，我们可以进行一个不太严谨的测试。测试代码片段显示了一个异步函数，模拟了并发向redis发送多个查询请求的场景。测试结果表明，每个请求的响应时间（rt）会逐次增加，一个请求的rt甚至达到了257 ms。在单进程中并发执行大量get请求虽然不常见且可能显得愚蠢（优化的方法会在下文中讨论），但对于这个现象，我们必须找到请求延迟增加的原因。

在深入分析过程中，我们发现redis client采用的是单连接模式，底层采用非阻塞网络I/O。socket的接收操作是通过监听data事件完成的。当redis server发送的响应包含多个数据块时，可能会引发过多的data事件，导致事件抖动过大，从而在并发请求时产生响应之间的间隔突变。这种突变可能导致每个请求的rt增大。socket的写入（发送请求）环节也可能存在问题，如缓存请求等。

问题分析与解决策略

从测试结果来看，每次redis响应并非一个完整的数据块，而是分割成多个数据块发送，导致socket的data事件频繁触发。这造成了处理函数的执行时间不稳定，使得每次请求的响应时间产生波动。针对这个问题，我们可以考虑以下策略进行优化：

1. 优化Redis Client配置：考虑调整Redis Client的配置，如连接池大小、I/O超时设置等，以更好地适应高并发场景。

2. 优化业务逻辑：避免在短时间内发起大量的并发请求，通过合理的业务逻辑调整来减少瞬时请求峰值。

3. 改进数据读取逻辑：针对socket的data事件处理逻辑进行优化，尝试合并连续的小数据块，减少处理函数的执行次数和抖动。

4. 检查Redis Server配置：确认Redis Server的配置是否满足业务需求，特别是关于响应输出和数据块大小的相关设置。

提高node.js中使用redis的性能需要对业务逻辑、Redis Client配置以及网络I/O进行综合考虑和优化。通过合理的策略和措施，我们可以有效地提高系统的吞吐量和响应速度。深入与优化：Redis客户端的Socket写入与并发性能

为了进一步优化Redis的性能，我们深入了与socket写入相关的接口，特别是_write()方法。我们记录每次写入socket的数据与上一次写入的间隔时间，以了解数据流的稳定性与效率。

在使用redis-client发送请求时，我们注意到write方法并不是瓶颈。当我们监控socket的push()方法（该方法触发socket的data事件）时，发现数据到达间隔存在较大的抖动。这种不稳定的数据流可能导致在高并发情况下，redis-client的响应rt（响应时间）出现较大抖动。这种现象可能与底层libuv的缓存策略有关。

在一个node实例中，通过一个单连接与redis server通信时，高并发下会出现排队等待响应的情况，甚至可能出现响应rt雪崩效应。为了减少这种情况，我们需要尽可能减少或缓存客户端的请求数量，进行批量发送。

调优策略：

1. Pipeline方式： redis server默认支持pipeline。这种方式可以合并一系列请求一次发送，并一次性拿到所有对应的结果。通过pipeline，我们可以有效减少响应次数，从而减少socket触发data事件的次数，从而更快速地获取响应体。在node中，我们通过底层socket的_writev实现一次发送多条redis命令。这是一种聚合写的方式，可以大大提高性能。在node的Writeable对象中，我们可以使用cork和uncork方法，在node write stream中缓存多条数据，通过_writev一次性发送。

2. Script方式： 通过redis client传入script命令，在server端执行script逻辑，批量执行命令并返回结果。这也是一次写、一次读的策略。

收获：

1. Node.js的socket默认采用writev集合写的方式，这大大提高了写入的性能。

2. 对于无依赖的批量请求，我们可以采用pipeline方式处理。

3. 对于有依赖的批量请求，我们可以考虑使用eval script解决。

4. Redis的高性能主要体现在服务端处理能力上，但客户端的瓶颈也是不可忽视的。增强客户端的I/O能力与并发并行多客户端才是高并发解决方案的关键。

示例代码：

```javascript

async function batchRequestExample() {

let startTime = Date.now();

let batch = await client.batch(); // 创建一个批处理对象

for (let i = 0; i < 200; i++) {

batch.get('vdWeex_.koudai.weidian.buyer_1'); // 批量获取数据

}

let responseTime = await batch.exec(); // 执行批量请求并获取响应

process.exit(); // 结束进程

}

```

通过以上的分析和实践，我们可以更好地理解并优化Redis客户端的性能，从而实现更高效的数据处理与传输。