提升应用性能的 5 个技巧

随着公司规模的扩大，其系统面临着日益增长的数据和流量，这使得应用性能面临风险。如果没有正确的策略，响应时间变慢、停机甚至服务器崩溃等问题会变得更加普遍。

那么，作为一个成长中的公司，您能做些什么来缓解这种压力，让您的系统更好地处理大型数据集、大量的用户请求以及流量高峰呢？

如果您不确定从何入手，本指南将为您提供改进数据密集型应用性能的实用建议，特别是针对高需求和实时用例。我们将向您展示如何减少延迟、扩展以满足需求，并确保您的应用始终可靠可用。

选择正确的缓存和数据库类型

随着公司发展，保持应用速度变得更加困难，但这是提供更好用户体验最重要的途径之一，这样您的客户会持续选择您的应用而非其他替代品。目标是为您的用户解锁更具响应性的实时体验。为此，您需要能够快速访问、处理和交付数据的基础设施。

随着数据驱动型应用扩展，提升其性能的最佳方法是投资一个具备以下特性的云数据平台：

数据库缓存：数据库缓存通常将最常访问的数据存储在 RAM 中，这样您就不必每次都访问磁盘上的数据库——这使得数据检索速度大大加快。
语义缓存：语义缓存，或称为提示缓存，存储提供给大型语言模型 (LLM) 的提示以及答案。当出现类似的提示时，它会直接从缓存中提取答案，而不是返回到 LLM——这使得速度更快并减少了模型调用次数。
会话缓存：会话缓存存储用户的会话数据，例如电子商务应用中的购物车，以便快速轻松地访问。这对于速度和便捷性至关重要的 Web 应用尤其重要。当用户能够即时访问他们的会话数据时，他们更有可能留在您的应用上，而不是转向竞争对手。这种速度可以对您的收入产生真正的影响。
向量数据库：与传统的关联数据库不同，向量数据库旨在高效处理和检索复杂、非结构化数据类型（如文本、文档、图像、视频和音频）的向量嵌入。这使得它们非常适合通过快速向量相似性搜索来检索具有最相似表示或含义的嵌入。
NoSQL 数据库：NoSQL 数据库是“不只是 SQL”的简称，它们是非关联型数据库，可以灵活地支持模式，有时跨越多种数据模型类型。NoSQL 数据库的一些理想用例包括支持移动设备上的个性化数字体验、为后端支付处理应用存储数据，或将持久数据存储为记录系统。
事件流：事件流是一系列按时间顺序排列的事件，代表系统内的特定操作。实现事件流处理 (ESP) 意味着事件在发生时就被处理，而不是等待一批事件累积。这样，您的应用可以实时响应事件，使您的团队能够更快地满足客户需求。

所有这些方法都可以使用 Redis 平台实现，使您的应用能够为每个用户提供快速、可靠的体验。

采用更快的数据基础设施

并非所有数据基础设施都是一样的。最好的数据基础设施能够提供在任何规模下都高性能的加速，具有亚毫秒级延迟和在任何地理位置的最高读/写可用性。

使用云数据平台对您的数据架构进行超大规模扩展可以极大地提升数据处理速度。它旨在轻松处理不断增长的数据量和用户流量。即使在需求量大的情况下，低延迟依然保持不变，这意味着您的用户可以获得实时响应——这对于电子商务、游戏和社交媒体等应用来说是必不可少的，在这些领域，速度和响应性至关重要。

由于超大规模架构可以实时处理大型数据集，因此它们能够更高效地向个人用户提供高度个性化的内容、推荐和体验。想想 Netflix 或 Hulu 如何根据您的观看历史推荐节目——他们正在使用超大规模扩展来实现这一点。

云中的超大规模扩展是显著提高数据基础设施速度和应用性能的最佳方法之一。

使用动态缓存来平衡价格和性能

您的数据中快速移动的千兆字节越多，您的应用响应速度就越快。

动态缓存通过将频繁请求的数据存储在更靠近应用的位置来减少主数据库的负载，从而提供更快的响应时间。缓存还有助于开发团队通过最小化冗余计算来优化代码和算法，通过减少数据库负载更高效地利用资源，并快速访问实时数据以监控和调整代码库。

内存缓存通过将“热”数据保存在 RAM 中以实现快速访问，从而加快数据处理速度。同样，数据库查询缓存存储耗时的数据库查询结果，通过直接提供相同答案而无需重新查询数据来避免冗余查询。这提高了速度，同时也降低了计算成本。

Redis 专为大规模缓存而设计。其企业级功能确保关键应用快速可靠地运行，同时提供集成以简化缓存，从而节省时间和金钱。

对于HackerRank，Redis Cloud 的内存性能无论有多少开发者同时进行测试，都能保持实时排名。HackerRank 不仅使用 Redis Cloud 构建其缓存层，还将其用于所有实时用例的数据库。对于代码编译和执行，HackerRank 使用 RedisJSON 模块提供实时执行状态，从而减少延迟并向用户提供实时更新。

成本可能是工程团队决定缓存策略时的关键因素。很多时候，开发者由于成本原因被迫保持缓存较小——但小缓存通常需要特殊的缓存策略和应用逻辑来处理此限制，这最终仍会导致更多缓存未命中并降低应用性能。

使用 Redis Flex 这种新方法，旨在自动平衡动态随机存取存储器 (DRAM) 和固态硬盘 (SSD) 在处理热数据时的使用，使得缓存比市场上许多其他现有方法更快、更便宜。对于 Redis 用户而言，使用 Redis Flex 部署的成本降低了高达 80%——无需更改任何代码。

简化数据处理

为了吸引用户并获得成功，您的应用必须在正确的时间将正确的数据提供给正确的用户。这件事发生得越快，您的应用就会越快——用户体验也会越好。

与其编写定制的应用逻辑来处理您的数据，不如依靠您的数据基础设施在正确的时间为您的应用提供它所需的确切数据，从而简化您的应用代码库。

一个现代缓存策略也可以简化数据处理以加速您的应用。在制定缓存策略时，请确保您的缓存能够满足当今最先进应用的需求，包括：

实时性能：速度是用户体验中最关键的组成部分之一。您的客户期望应用始终即时响应，否则他们将完全放弃您的应用（甚至您的品牌）。
灵活性：现代应用需要具备适应不断变化的需求和工作负载的能力。灵活的缓存策略应支持各种数据类型和访问模式，使您的应用能够在不进行重大重新配置或停机的情况下演进和扩展。
弹性：由于如今大量业务依赖于连接性，组织必须确保其应用和数据具有高度弹性。即使是小型或不频繁的缓存中断，也可能对应用性能和用户体验产生破坏性影响。
成本效益：构建响应迅速的现代应用为企业开辟了新的机会领域。但要让这些举措物有所值，这些新应用的成本不能高于它们产生的价值。因此，在选择数据库平台和支持您的应用的特性时，优先考虑成本效益至关重要。

像 Redis 查询引擎这样的工具可以处理高查询量，这意味着即使在繁重的流量负载下，它也能快速交付数据。Redis 的架构使用无共享模型，这有助于避免与多线程内存访问相关的瓶颈和锁定问题。查询引擎中的每个操作都必须具有较低的时间复杂度，因此即使是单线程，Redis 也能提供高吞吐量。

“哑”数据存储只能通过精确的键或名称检索数据。使用“哑”数据存储就像置身于 100 人的人群中，必须喊出某人的确切姓名才能引起他们的注意。使用 Redis 查询引擎，您可以执行查询和搜索。通过数据查询，您可以要求所有 18 至 25 岁的男性上前，或所有拥有学士学位的女性上前。您不必自己列出名单并一个接一个地喊出每个人的名字——您只需立即找到所有您要找的人。

如果没有 Redis 查询引擎，应用开发者必须自己编写所有代码才能执行数据查询和搜索。Redis 查询引擎为他们完成了所有这些工作。

德意志交易所使用 Redis 的智能缓存来保持数据快速准时。凭借其多样化的数据结构集和作为快速数据摄取解决方案的能力，Redis 提升了德意志交易所应用框架的性能。Redis 还提供无缝扩展、始终可用性和自动化部署——所有这些在金融行业都至关重要。

想象一下像亚马逊这样的大型电子商务平台在“黑色星期五”或“网购星期一”时的场景——数百万访客同时尝试购买商品，给系统带来巨大压力。Redis 的架构凭借其无共享模型和低时间复杂度，可以处理这类大规模流量高峰和高并发请求，同时不牺牲延迟。

使用数据集成工具是简化并轻松访问和管理所有数据的另一种方式。数据集成工具将来自不同来源（如数据库、应用和 API）的数据整合到统一视图中。这减少了数据孤岛，并实现了更全面的分析。这些工具还可以自动化数据的移动和转换，从而减少人工工作并节省时间。

Redis Data Integration (RDI) 工具近乎实时地将现有关系数据库中的数据同步到 Redis 中。这使得应用读查询可以完全卸载到 Redis，从而加速慢数据并降低数据库成本。像 RDI 这样的数据集成工具让工程团队能够专注于应用创新，而不是集成和数据转换的琐事。

简化开发

您的时间非常宝贵——让您和您的团队更容易地提高应用性能，而无需大量试错。部署更完整、更成熟的开发者环境可以帮助您减少修复 bug 和处理系统维护的时间。

为了简化您的开发流程，请确保您拥有

一个完整的开发者环境，您可以在其中构建新查询、测试查询并优化查询性能。
AI 辅助更快地编写查询。
官方客户端用于连接您的应用与数据库，从而确保可靠性。
与最流行的第三方技术（例如用于构建 AI 知识助手的 LlamaIndex 框架）的集成库，以节省您的时间。

Redis 支持团队帮助Ulta Beauty 实现了从开源 Redis 到 Redis Cloud 的无缝迁移。Ulta 的新系统使开发任务变得更加容易。这让他们的创新团队能够专注于更大的项目，例如构建未来的数字商店以及添加新工具来个性化他们的网站。

使用 AI 驱动的编码助手也可以通过帮助工程师更快地编写代码来加速开发。Redis Copilot 可以快速从文档中检索信息、自动生成代码片段或命令，并快速回答有关数据的问题。使用 Redis Insight，您的团队拥有一个丰富的开发者环境，可以在所有操作系统和 Redis 部署中可视化地处理 Redis 数据，以更全面地了解您的数据集。

如果您正在构建机器学习驱动的应用，AWS Sagemaker 可以通过提供构建、训练和部署机器学习模型所需的组件来帮助您加快速度。它消除了构建安全、高性能基于 ML 的应用所涉及的许多复杂性。通过提供一套专用 ML 工具，Sagemaker 加速了开发，因此您可以花更多时间专注于应用性能。

使用 Redis 和 CSP 优化应用性能

提升应用性能是一个持续的过程，特别是随着您的系统扩展和用户期望的演变。遵循本指南中概述的五项关键策略将有助于您的团队在成长过程中持续优化应用性能

选择正确的缓存和数据库类型：投资于数据库、语义和会话缓存等缓存解决方案，并探索 NoSQL 和向量数据库等数据库，以满足您应用的特定需求。
采用更快的数据基础设施：实施超大规模云架构以处理高需求，确保亚毫秒级延迟和用户的实时响应能力。
使用动态缓存：通过利用 Redis Flex 等高级缓存技术来平衡成本和性能，从而在更多数据量上增加缓存命中率。
简化数据处理：使用 Redis 查询引擎和 Redis Data Integration (RDI) 等技术来简化工作流程，从而减少瓶颈并提高开发者效率。
简化开发：使用 Redis Insight、Redis Copilot 等工具以及与第三方技术的集成来优化您的开发环境，以节省时间和降低复杂性。

实施这些策略时，考虑您的应用环境至关重要。对于在 AWS 等云环境中工作的开发者，可以依赖许多补充 Redis 的解决方案和服务，例如 AWS Lambda 和 Amazon SageMaker。它们提供了支持现代高性能应用所需的附加逻辑和工具。

Redis 和 AWS 等云服务提供商共同构建了一个强大的框架，用于交付快速、可靠和可扩展的应用。开发者可以专注于创新，简化工作流程，并提供最佳的用户体验——无论他们的应用需求变得多么严苛。

立即与 Redis 解决方案架构师预约时间，了解更多信息并获得关于如何提升应用性能的疑问解答。