常見的最佳做法

本頁面提供 Memorystore for Redis 的最佳使用指南。這個頁面也會指出應避免的潛在問題。

如需疑難排解情境清單，請參閱「疑難排解」。

RDB 匯出

匯出 RDB 備份時，請遵循下列指南：

耗用大量資源的作業

對於標準級 Redis 執行個體，下列作業會在作業期間使用額外記憶體：

版本升級、縮放和手動容錯會因複製而使用額外記憶體 (適用於標準級執行個體)。這些作業會遵循「Standard Tier 執行個體升級行為」一文所述的複寫程序。

匯入和匯出作業需要額外記憶體，因為這些作業會使用分支的 Redis 程序，並使用與這些作業相關聯的「寫入時複製」資料管理功能。

為減輕資源密集型作業的缺點，您應：

需要重試連線的作業和情況

下列作業和情境會中斷網路與 Redis 執行個體之間的網路連線：

這些作業會修改執行個體，因此需要暫時中斷連線。您必須先採用具指數回退功能的重試邏輯，再執行這些作業，這樣應用程式才能自動重新連線並繼續正常運作。

例行維護

Memorystore for Redis 執行個體會定期進行維護。詳情請參閱 Memorystore for Redis 的維護政策。

請實施下列最佳做法，以便準備例行維護作業：

  • 設定維護期間，以便控制維護更新的時間。
    • 請在執行個體流量較低且記憶體開銷充足的時間，安排維護期間。詳情請參閱「維護更新的影響」。
  • 開啟維護期間通知，以便在即將進行維護時收到通知。
  • 採用以指數輪詢方式重試的邏輯。
  • 如為標準層執行個體，您可以使用手動容錯移轉模擬維護作業，瞭解維護作業造成的容錯移轉對應用程式有何影響。
  • 針對基本層級執行個體，您可以將執行個體暫時縮放至較大的大小，模擬維護更新的影響。觀察到影響後，您可以將規模縮減至原始大小。

記憶體管理

開放原始碼 Redis 會發生眾所皆知的記憶體碎裂問題，因此記憶體管理可能會相當棘手。建議您降低執行個體的 maxmemory 設定，以便在記憶體壓力過高時降低額外負擔。

監控 Memorystore 執行個體的記憶體壓力最佳做法，就是使用「系統記憶體用量比率」指標。如需 Memorystore for Redis 記憶體管理的詳細指南，請參閱記憶體管理最佳做法。

管理閒置連線

如果連線未正確終止，您可能會發現 Memorystore 執行個體的連線數量隨時間增加。這可能會對效能造成負面影響，尤其是在您使用傳輸中加密時，因為這項功能會根據您的容量層級設下連線數量上限。為避免這種情況發生，建議您使用 timeout Redis 設定參數，設定閒置用戶端連線自動終止前的秒數。

資料存取透明化控管機制資源名稱

請勿將機密資料儲存在 Memorystore for Redis 資源名稱中。資源名稱是指 Memorystore for Redis 執行個體名稱和執行個體中繼資料 (例如標記)。儲存在資源名稱中的資料不一定受到 Google Cloud 資料存取透明化控管機制保護，且可能與貴機構的資料存取透明化法規遵循要求相衝突。

部分無伺服器環境需要使用無伺服器虛擬私有雲存取連接器

部分無伺服器環境需要無伺服器虛擬私有雲存取連接器，才能連線至 Memorystore for Redis。如果您想使用其中一個環境進行連線，請為專案設定無伺服器虛擬私有雲存取連接器。

網路

建議您使用私人服務存取 連線模式。Memorystore for Redis 使用兩種連線模式：私人服務存取權和直接對等互連。私人服務存取連線模式可簡化 IP 範圍管理，並讓您視需要使用共用虛擬私有雲。

建立執行個體後，就無法變更連線模式。

詳情請參閱「網路」。

監控和快訊

建議您使用監控和快訊，因為這些功能可提供 Redis 執行個體記憶體用量的關鍵信號。這些指標還可讓您深入瞭解 Redis 執行個體如何有效回應傳入的快取要求。

請設定下列預設快訊：

CPU 使用率最佳做法

不當使用耗用大量資源的 Redis 指令會導致延遲時間長、無回應或連線發生問題。標準級執行個體可在災難復原期間提供高可用性，並依賴主要節點和備用資源節點之間的非同步複製功能。如果其中一個節點的耗用資源較多的指令處理作業會阻斷 Redis 主執行緒，複製作業可能會受到影響。如果問題持續發生，且發生位置中斷的情況，在發生中斷的位置寫入的最新資料，可能無法在其他位置使用。

建議您使用 Cloud Monitoring，為「主執行緒 CPU 秒數」(redis.googleapis.com/stats/cpu_utilization_main_thread) 指標設定快訊，確保主節點的 CPU 使用率不超過 0.8 秒，而複本節點的 CPU 使用率不超過 0.5 秒 (複本指定為讀取複本時)。

如果 Redis 執行個體超出建議值，建議您擴充執行個體，以便升級至較高的容量層級，或是按照疑難排解操作說明避免 CPU 密集運算。