NodeJS 성능을 최적화하는 것은 Redis 효율적인 고성능 애플리케이션을 구축하는 데 중요한 부분입니다. 다음은 취할 수 있는 몇 가지 모범 사례입니다.
Redis 최적화된 라이브러리(ioredis) 사용
기존의 " redis " 라이브러리를 사용하는 대신 "ioredis"를 사용하여 최적화된 기능과 더 나은 성능을 활용하십시오.
const Redis = require('ioredis');
const client = new Redis();
// Perform a Redis request using ioredis
client.set('key1', 'value1').then(() => {
return client.get('key1');
}).then((result) => {
console.log('Result:', result); // Output: "Result: value1"
}).catch((error) => {
console.error('Error:', error);
});
사용 Pipelining
Pipelining Redis 각 요청의 응답을 기다리지 않고 한 번에 여러 요청을 보낼 수 있으므로 네트워크 대기 시간이 줄어들고 성능이 향상됩니다.
const Redis = require('ioredis');
const client = new Redis();
// Use pipelining to send multiple requests at once
const pipeline = client.pipeline();
pipeline.set('key1', 'value1');
pipeline.get('key2');
pipeline.exec((err, results) => {
console.log('Results:', results);
// Output: Array of values corresponding to each request
});
효율적인 데이터 구조 사용
Redis 데이터를 효율적으로 저장하고 쿼리하려면 해시, 세트 및 정렬된 세트와 같은 적절한 데이터 구조를 사용하십시오 .
const Redis = require('ioredis');
const client = new Redis();
// Use Hash in Redis to store user information
client.hmset('user:1', {
'name': 'John Doe',
'age': 30,
'email': '[email protected]'
});
Cache 데이터
Redis 임시 데이터를 저장하는 캐싱 메커니즘으로 사용하여 쿼리 시간을 줄이고 애플리케이션 성능을 높입니다.
const Redis = require('ioredis');
const client = new Redis();
// Check if data is present in Redis Cache
client.get('cached_data',(err, reply) => {
if(reply) {
// If present in Cache, use data from Cache
console.log('Data from Cache:', reply);
} else {
// If not in Cache, query data from the primary source
// Then store it in Cache for future use
console.log('Data from Source:', data);
client.set('cached_data', data);
}
});
비동기 처리 사용
작업을 수행할 때 애플리케이션의 기본 스레드를 차단하지 않도록 비동기 처리를 활용하여 Redis 애플리케이션이 여러 요청을 동시에 처리하고 성능을 향상할 수 있도록 합니다.
const Redis = require('ioredis');
const client = new Redis();
// Asynchronous processing using async/await
async function getAsyncData(key) {
try {
const data = await client.get(key);
console.log('Data:', data);
} catch(err) {
console.error('Error:', err);
}
}
getAsyncData('key1');
연결 수 제한
서버 과부하를 방지하기 위해 연결 수를 제한하십시오 Redis. 풀링을 사용하여 연결을 효율적으로 관리하십시오 Redis.
고려 Redis Clustering 하고 Replication
애플리케이션에 확장성과 안정성이 필요한 경우 로드를 분산하고 고가용성을 보장하기 위해 Redis Clustering 및 사용을 고려하십시오. Replication
성능 모니터링 및 지속적인 최적화
성능 모니터링 도구를 사용하여 성능 문제를 감지하고 해결하십시오.. Redis _
Redis 모범 사례 적용
Expiry를 사용하여 만료된 데이터를 자동으로 삭제 Redis 하고, 데이터 샤딩에 해시 태그를 사용하고, Redis Cluster.