Redisson中RMapCache.getAllWithTTLOnly()方法的性能优化实践

问题背景

在使用Redisson的RMapCache.getAllWithTTLOnly()方法时，当处理大量并发查询时，Redis实例的CPU使用率会出现明显峰值。具体表现为：

• 查询吞吐量：约5000 TPS
• 平均每次查询涉及16个键
• 导致Redis实例产生约80K GetType命令/秒
• 引擎CPU使用率飙升至80%左右

问题分析

通过深入分析，发现性能瓶颈主要来自RMapCache.getAllWithTTLOnly()方法的底层实现机制。该方法在Lua脚本中使用的是逐个键的hget操作，而非批量操作的hmget。这种实现方式导致：

1. 网络往返次数增加：每个键都需要单独请求
2. Redis命令处理开销倍增：每个键都产生独立的GetType命令
3. 无法充分利用Redis的批量处理能力

解决方案

自定义Lua脚本优化

针对这一问题，我们采用了自定义Lua脚本的方案，改用hmget实现批量查询：

local map = {}; 
local values = redis.call('HMGET', KEYS[1], unpack(ARGV));
for i, value in ipairs(values) do
    local key = ARGV[i];
    if value ~= false then
        map[i] = value; 
    end; 
end; 
return map;

实现细节

1. 批量查询：使用HMGET一次性获取所有键的值
2. 结果处理：在Lua脚本内部遍历结果集构建返回映射
3. 空值处理：过滤掉不存在的键值对
4. 性能对比：优化后CPU使用率降至25-30%

TTL处理方案

由于自定义脚本无法直接获取TTL信息，我们采用了异步处理方案：

1. 主查询只获取键值
2. 通过后台任务定期检查和更新TTL
3. 使用本地缓存暂存TTL信息

实施效果

优化后的方案显著提升了系统性能：

1. 命令处理量：从80K/s降至合理水平
2. CPU使用率：从80%峰值降至25-30%
3. 响应时间：查询延迟明显降低
4. 系统稳定性：消除了因CPU峰值导致的吞吐量下降问题

经验总结

1. 批量操作优先：在可能的情况下尽量使用批量命令
2. Lua脚本优化：合理设计Lua脚本能显著提升Redis性能
3. 监控与调优：密切监控Redis命令统计指标
4. 权衡设计：在功能完整性和性能之间找到平衡点

这一优化实践展示了在高并发场景下，对Redisson底层实现进行针对性优化的重要性，也为类似场景提供了可借鉴的解决方案。