Gran cantidad de conexiones (Valkey y Redis OSS) - Amazon ElastiCache

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Gran cantidad de conexiones (Valkey y Redis OSS)

Las cachés sin servidor y los nodos OSS individuales ElastiCache para Redis admiten hasta 65 000 conexiones de clientes simultáneas. Sin embargo, para optimizar el rendimiento, recomendamos que las aplicaciones cliente no funcionen constantemente con ese volumen de conexiones. Valkey y Redis OSS tienen cada uno un subproceso basado en un bucle de eventos en el que las solicitudes entrantes de los clientes se gestionan de forma secuencial. Esto significa que el tiempo de respuesta de un cliente determinado se hace más largo a medida que aumenta el número de clientes conectados.

Puede tomar las siguientes medidas para evitar un cuello de botella en la conexión del servidor de Valkey o Redis OSS:

  • Llevar a cabo las operaciones de lectura a partir de réplicas de lectura. Esto se puede hacer utilizando los puntos finales del ElastiCache lector en el modo de clúster desactivado o mediante réplicas para las lecturas en el modo de clúster activado, incluida una caché sin servidor.

  • Distribuir el tráfico de escritura entre varios nodos principales. Puede hacerlo de dos formas. Puede utilizar un clúster de Valkey y Redis OSS con varias particiones en un cliente compatible con el modo de clúster. También puede escribir en varios nodos principales con el modo de clúster deshabilitado y con partición en el lado del cliente. Esto se hace automáticamente en una memoria caché sin servidor.

  • Usar un grupo de conexiones cuando esté disponible en la biblioteca de su cliente.

En general, crear una conexión de TCP es una operación costosa desde el punto de vista computacional en comparación con los comandos típicos de Valkey o Redis OSS. Por ejemplo, gestionar una SET/GET solicitud es un orden de magnitud más rápido cuando se reutiliza una conexión existente. El uso de un grupo de conexiones de clientes con un tamaño finito reduce la sobrecarga en la administración de conexiones. También limita el número de conexiones entrantes simultáneas desde la aplicación cliente.

El siguiente ejemplo de código PHPRedis muestra que se crea una nueva conexión para cada nueva solicitud de usuario:

$redis = new Redis();
if ($redis->connect($HOST, $PORT) != TRUE) {
	//ERROR: connection failed
	return;
}
$redis->set($key, $value);
unset($redis);
$redis = NULL;

Hemos comparado este código en bucle en una instancia de Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) conectada a un nodo OSS de Graviton2 (m6g.2xlarge) para Redis. ElastiCache Hemos colocado el cliente y el servidor dentro de la misma zona de disponibilidad. La latencia media de toda la operación fue de 2,82 milisegundos.

Cuando actualizamos el código y utilizamos conexiones persistentes y un grupo de conexiones, la latencia media de toda la operación fue de 0,21 milisegundos:

$redis = new Redis();
if ($redis->pconnect($HOST, $PORT) != TRUE) {
	// ERROR: connection failed
	return;
}
$redis->set($key, $value);
unset($redis);
$redis = NULL;

Configuraciones de redis.ini obligatorias:

  • redis.pconnect.pooling_enabled=1

  • redis.pconnect.connection_limit=10

El siguiente código es un ejemplo de un grupo de conexiones Redis-py:

conn = Redis(connection_pool=redis.BlockingConnectionPool(host=HOST, max_connections=10))
conn.set(key, value)

El siguiente código es un ejemplo de un grupo de conexiones Lettuce:

RedisClient client = RedisClient.create(RedisURI.create(HOST, PORT));
GenericObjectPool<StatefulRedisConnection> pool = ConnectionPoolSupport.createGenericObjectPool(() -> client.connect(), new GenericObjectPoolConfig());
pool.setMaxTotal(10); // Configure max connections to 10
try (StatefulRedisConnection connection = pool.borrowObject()) {
	RedisCommands syncCommands = connection.sync();
	syncCommands.set(key, value);
}