Memorystore for Valkey 的最佳做法

本頁提供如何充分運用 Memorystore for Valkey 的指引。這個頁面也會指出應避免的潛在問題。

記憶體管理最佳做法

本節說明如何管理執行個體記憶體,確保 Memorystore for Valkey 能有效率地為應用程式運作。

記憶體管理概念

  • 記憶體用量:執行個體使用的記憶體量。你擁有固定的記憶體容量。您可以透過指標監控記憶體用量。

  • 淘汰政策:Memorystore for Valkey 使用 volatile-lru 淘汰政策。您可以使用 Valkey 指令 (例如 EXPIRE 指令) 設定鍵的逐出作業。

監控執行個體的記憶體用量

如要監控 Memorystore for Valkey 執行個體的記憶體用量,建議查看 /instance/memory/maximum_utilization 指標。如果執行個體的記憶體用量接近 80%,且您預期資料用量會增加,請擴充執行個體的大小,為新資料預留空間。

如果執行個體的記憶體用量偏高,請採取下列措施來提升效能:

如果發生問題,請洽詢Google Cloud 客戶服務

已啟用叢集模式的分片

在執行個體中調整分片數量時,建議您在寫入量偏低時進行調整。在用量偏高期間進行擴充,可能會因複製或時段遷移造成的記憶體負擔,對執行個體造成記憶體壓力。

如果您的 Valkey 用例會逐出鍵,縮小執行個體大小可能會降低快取命中率。不過,在這種情況下,您不必擔心資料遺失,因為金鑰遭逐出是預期行為。

如果不想在 Valkey 用例中遺失鍵,請只縮減至仍有足夠空間儲存資料的較小執行個體。新的目標分片數應至少是資料所用記憶體的 1.5 倍。換句話說,您應為執行個體中目前的資料量 1.5 倍,佈建足夠的分片。您可以使用 /instance/memory/total_used_memory 指標,查看執行個體中儲存的資料量。

CPU 用量最佳做法

如果發生非預期的可用區中斷情形,由於無法使用的可用區中節點容量減少,執行個體的 CPU 資源也會減少。建議使用高可用性執行個體。每個分片使用兩個副本 (而非每個分片一個副本),可在發生中斷時提供額外的 CPU 資源。此外,建議您管理節點 CPU 使用率,確保節點有足夠的 CPU 額外負擔,可處理因可用區意外中斷而增加的流量。您應使用「主執行緒 CPU 秒數」/instance/cpu/maximum_utilization指標,監控主要項目和副本的 CPU 使用率。

視每個節點佈建的副本數量而定,建議您設定下列 /instance/cpu/maximum_utilization CPU 使用率目標:

  • 如果每個節點有 1 個副本,主要副本和副本的 /instance/cpu/maximum_utilization 值應為 0.5 秒。
  • 如果每個節點有 2 個副本,主要執行個體的目標 /instance/cpu/maximum_utilization 值應為 0.9 秒,副本則為 0.5 秒。

如果指標值超出這些建議,建議您增加執行個體中的分片或副本數量。

耗用大量資源的 Valkey 指令

強烈建議您避免使用耗用大量資源的 Valkey 指令。使用這些指令可能會導致下列效能問題:

  • 延遲時間長和用戶端逾時
  • 因增加記憶體用量的指令而導致記憶體壓力
  • 節點複製和同步處理期間發生資料遺失,因為 Valkey 主執行緒遭到封鎖
  • 健康狀態檢查資源不足、可觀測性和複製

下表列出耗用大量資源的 Valkey 指令示例,並提供節省資源的替代方案。

類別 耗用大量資源的指令 資源效率替代方案
針對整個鍵空間執行 KEYS SCAN
針對可變長度鍵集執行 LRANGE 限制查詢所用範圍的大小。
ZRANGE 限制查詢所用範圍的大小。
HGETALL HSCAN
SMEMBERS SSCAN
封鎖指令碼執行作業 EVAL 請確保指令碼不會無限期執行。
EVALSHA 請確保指令碼不會無限期執行。
移除檔案和連結 DELETE UNLINK
發布及訂閱 PUBLISH SPUBLISH
SUBSCRIBE SSUBSCRIBE

Valkey 用戶端最佳做法

避免 Valkey 連線過載

為減輕連線突然湧入造成的影響,建議採取下列做法:

  • 決定最適合您的用戶端連線集區大小。每個用戶端的合適起始大小是每個 Valkey 節點一個連線。接著,您可以進行基準化,看看增加連線數是否有助於提升效能,同時不會超過連線數上限。

  • 如果伺服器逾時導致用戶端與伺服器中斷連線,請使用指數輪詢和抖動重試。這有助於避免多個用戶端同時造成伺服器過載。

適用於已啟用叢集模式的執行個體

連線至已啟用叢集模式的 Memorystore for Valkey 執行個體時,應用程式必須使用可辨識叢集的 Valkey 用戶端。如需叢集感知型用戶端和範例設定,請參閱「用戶端程式庫程式碼範例」。用戶端必須維護雜湊值區的對應節點對應,才能將要求傳送至正確節點。這樣做可避免因重新導向而造成效能負擔。

用戶端對應

在下列情況下,客戶必須取得完整的時段清單和對應節點:

  • 初始化用戶端時,必須填入節點對應的初始時段。

  • 當伺服器傳送 MOVED 重新導向時,例如在容錯移轉情況下,當前主要節點服務的所有時段都由副本接管,或重新分片時,時段會從來源主要節點移至目標主要節點。

  • 當伺服器傳回 CLUSTERDOWN 錯誤,或與特定伺服器的連線持續逾時時。

  • 伺服器傳回 READONLY 錯誤時,如果主要項目降級為副本,就可能會發生這種情況。

  • 此外,用戶端應定期重新整理拓撲,讓用戶端保持暖機狀態,以因應任何變更,並瞭解可能不會導致伺服器重新導向/錯誤的變更,例如新增副本節點時。請注意,拓撲重新整理時也應關閉任何過時的連線,以減少在指令執行階段處理連線失敗的需求。

發掘顧客

用戶端探索通常是透過對 Valkey 伺服器發出 SLOTSNODESCLUSTER SHARDS 指令來完成。建議使用 CLUSTER SHARDS 指令。CLUSTER SHARDS 取代了 SLOTS 指令 (已淘汰),可更有效率地表示執行個體,並提供擴充功能。

用戶端探索指令的回應大小會因執行個體大小和拓撲而異。節點越多,執行個體越大,產生的回應就越大。因此,請務必確保執行節點拓撲探索的用戶端數量不會無限增加。

這些節點拓撲重新整理作業在 Valkey 伺服器上成本高昂,但對應用程式可用性而言也很重要。因此,請務必確保每個用戶端在任何時間點都只發出單一探索要求 (並將結果快取在記憶體中),且發出要求的用戶端數量受到限制,以免伺服器負載過重。

舉例來說,當用戶端應用程式啟動或與伺服器中斷連線,且必須執行節點探索時,常見的錯誤是用戶端應用程式會發出多個重新連線和探索要求,但重試時不會新增指數輪詢。這可能會導致 Valkey 伺服器長時間沒有回應,造成 CPU 使用率極高。

使用探索端點探索節點

使用 Memorystore for Valkey 探索端點執行節點探索。探索端點具備高可用性,且會在執行個體的所有節點之間進行負載平衡。此外,探索端點會嘗試將節點探索要求,路徑導向至具有最新拓撲檢視畫面的節點。

已停用叢集模式的執行個體

連線至已停用叢集模式的執行個體時,應用程式必須連線至主要端點,才能寫入執行個體及擷取最新寫入內容。應用程式也可以連線至讀取器端點,從副本讀取資料,並將流量與主要節點隔離。

持續性最佳做法

本節說明持續性的最佳做法。

RDB 持續性

如要使用 RDB 快照備份執行個體,建議採用下列最佳做法:

記憶體管理

RDB 快照會使用程序分叉和「寫入時複製」機制,擷取節點資料的快照。視節點的寫入模式而定,節點使用的記憶體會隨著寫入觸及的頁面遭到複製而增加。在最糟的情況下,記憶體用量可能會是節點中資料大小的兩倍。

為確保節點有足夠的記憶體來完成快照,您應將 maxmemory 維持或設為節點容量的 80%,以便保留 20% 的額外空間。詳情請參閱「監控執行個體的記憶體用量」。除了監控快照之外,這項記憶體負荷也有助於您管理工作負載,順利建立快照。

過時的快照

從過時快照還原節點可能會導致應用程式發生效能問題,因為應用程式會嘗試調解大量過時的鍵,或資料庫的其他變更 (例如結構定義變更)。如果您擔心從過時的快照還原,可以停用 RDB 持久性功能。重新啟用持續性後,系統會在下一個排定的快照間隔建立快照。

RDB 快照對效能的影響

視工作負載模式而定,RDB 快照可能會影響執行個體效能,並增加應用程式的延遲時間。如果您可以接受較低的快照頻率,可以將 RDB 快照排定在執行個體流量較低的時段執行,盡量減少對效能的影響。

舉例來說,如果執行個體在凌晨 1 點到 4 點的流量較低,您可以將開始時間設為凌晨 3 點,間隔設為 24 小時。

如果系統負載量固定,且需要頻繁建立快照,請仔細評估效能影響,並權衡使用 RDB 快照的好處。

如果執行個體未使用副本,請選擇單一可用區執行個體

設定沒有副本的執行個體時,建議採用單一可用區架構,以提升可靠性。原因如下:

將服務中斷的影響降至最低

區域性服務中斷較不會影響執行個體。將所有節點放在單一區域內,區域性中斷影響伺服器的機率就會從 100% 降至 33%。這是因為執行個體所在區域有 33% 的機率會停機,而位於無法使用區域的節點則有 100% 的機率會受到影響。

快速復原

如果發生區域性中斷,系統會簡化復原程序。您可以快速在運作中的區域佈建新執行個體,並重新導向應用程式,盡量減少作業中斷時間。