面试题：Redis EVALSHA命令实现缓存应用的性能优化

Question

在高并发的缓存应用场景下，使用Redis EVALSHA命令可能会面临哪些性能瓶颈？你会采取哪些策略来优化基于EVALSHA命令实现的缓存应用性能？比如从Lua脚本编写、Redis配置以及客户端使用等方面进行分析。

Answer 1

性能瓶颈

1. 脚本加载延迟：首次使用 EVALSHA 时，如果脚本未被加载到 Redis 服务器，会先加载脚本，这可能引入延迟，在高并发场景下影响性能。
2. 带宽消耗：客户端每次发送 EVALSHA 命令时，即使脚本内容相同，也需携带脚本的 SHA1 摘要，在高并发下增加网络带宽消耗。
3. 锁竞争：如果 Lua 脚本涉及对 Redis 数据结构的复杂操作，可能会在高并发时导致锁竞争，降低系统整体性能。

优化策略

1. Lua 脚本编写
   • 减少操作数量：尽量在单个 Lua 脚本中完成多个相关操作，减少 Redis 与客户端之间的往返次数。例如，合并多个 SET 操作到一个脚本中。
   • 避免复杂逻辑：复杂的 Lua 逻辑会增加脚本执行时间，尽量简化脚本逻辑，例如避免大量循环或复杂的条件判断。
   • 预计算：在客户端提前计算一些数据，减少脚本执行时的计算量。
2. Redis 配置
   • 合理设置脚本缓存：确保 Redis 配置中的脚本缓存大小合理，避免因缓存过小导致脚本频繁加载。可以通过 lua-time-limit 等参数调整 Lua 脚本执行的时间限制，防止脚本执行过长阻塞 Redis 主线程。
   • 开启多线程：对于支持多线程的 Redis 版本（如 Redis 6.0+），合理开启多线程，提升处理能力，但要注意多线程可能带来的资源竞争问题。
3. 客户端使用
   • 脚本预加载：在应用启动阶段，预先将需要的 Lua 脚本加载到 Redis 服务器，避免在高并发运行时的首次加载延迟。可以使用 SCRIPT LOAD 命令进行预加载。
   • 连接池优化：使用连接池管理 Redis 连接，在高并发场景下避免频繁创建和销毁连接带来的开销。合理设置连接池大小，根据实际业务流量进行调整。
   • 批量操作：将多个 EVALSHA 命令合并为批量操作，减少网络 I/O 次数，提高整体性能。