标签：storm redis
最近一直在跟进storm的问题，从storm集群的稳定性到监控到升级到bolt写redis的问题,因为公司目前没有专业运维redis的，只能我们数据部门自己搞了。。下面记录下遇到的几个问题:
总结下目前storm写redis问题:
1.redis高峰写入异常，增加redis监控，发现cpu性能瓶颈(redis单线程，最高10w/s的处理量)
2.之前redis bolt的并发在200以上，过多的并发对redis的性能造成比较大的影响，现在已经减少为5
3.关闭了redis的monitor监控,常驻的monitor监控对redis的性能损耗在30%左右
4.关闭了redis的rdb持久化方式，开启了aof的方式，在低峰aofrewrite
5.扩容到8个实例，使用jedissharding的方式，高峰时单机超过5W/s处理量
6.去掉select操作，使用默认db0
7.对高峰时的数据进行分析，40w/s的处理量中，ping操作占50%以上，调整jedispool的设置，基本上屏蔽了ping的操作
8.bolt端batch处理，减少写入量
9.40%的expire操作，测试ttl+expire vs expire的性能，基于ttl+expire的方式在一个操作里面的性能损耗在35%左右，
如果是同一个key在一个线程里面顺序操作会有性能的提升（目前我们没有这种场景）
1)直接expire
hardedJedis.set(key,value)
hardedJedis.expire(key,1000)
2)ttl+expire
hardedJedis.set(key,value)
Long re = shardedJedis.ttl(key);
if ((re == -1)||(re == -2)){hardedJedis.expire(key,1000)};
10.从第8点测试来看40%的expire操作是省不了了，只能从提高单次处理量(pipline)来做优化了
11.测试了lvs->twemproxy->redis的方案，不太稳定，考虑引用到的组件比较多，twemproxy相对来说对于我们这边也是一个黑盒
12.jedissharding的方案在高峰时会有一些延迟，单机方案相对来说比较稳定，如果接入数据量变大的话还是要走sharding模式
，延迟的原因需要继续跟进
最后附几个监控图：
1.redis cpu
2.redis conns
3.redis command/s
本文出自 “菜光光的博客” 博客，请务必保留此出处http://caiguangguang.blog.51cto.com/1652935/1635762
标签：storm redis
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