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
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