Redis大數(shù)據(jù)量Key存儲需求及解決方案

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需求背景

該應(yīng)用場景為DMP緩存存儲需求，DMP需要管理非常多的第三方id數(shù)據(jù)，其中包括各媒體cookie與自身cookie（以下統(tǒng)稱supperid）的mapping關(guān)系，還包括了supperid的人口標(biāo)簽、移動端id（主要是idfa和imei）的人口標(biāo)簽，以及一些黑名單id、ip等數(shù)據(jù)。

在hdfs的幫助下離線存儲千億記錄并不困難，然而DMP還需要提供毫秒級的實(shí)時查詢。由于cookie這種id本身具有不穩(wěn)定性，所以很多的真實(shí)用戶的瀏覽行為會導(dǎo)致大量的新cookie生成，只有及時同步mapping的數(shù)據(jù)才能命中DMP的人口標(biāo)簽，無法通過預(yù)熱來獲取較高的命中，這就跟緩存存儲帶來了極大的挑戰(zhàn)。

經(jīng)過實(shí)際測試，對于上述數(shù)據(jù)，常規(guī)存儲超過五十億的kv記錄就需要1T多的內(nèi)存，如果需要做高可用多副本那帶來的消耗是巨大的，另外kv的長短不齊也會帶來很多內(nèi)存碎片，這就需要超大規(guī)模的存儲方案來解決上述問題。

存儲何種數(shù)據(jù)

人?標(biāo)簽主要是cookie、imei、idfa以及其對應(yīng)的gender（性別）、age（年齡段）、geo（地域）等；mapping關(guān)系主要是媒體cookie對supperid的映射。以下是數(shù)據(jù)存儲?示例：

PC端的ID：媒體編號-媒體cookie=>supperid

supperid => { age=>年齡段編碼，gender=>性別編碼，geo=>地理位置編碼 }

Device端的ID：

imei or idfa => { age=>年齡段編碼，gender=>性別編碼，geo=>地理位置編碼 }

顯然PC數(shù)據(jù)需要存儲兩種key=>value還有key=>hashmap，?而Device數(shù)據(jù)需要存儲?一種key=>hashmap即可。

數(shù)據(jù)特點(diǎn)

短key短value：

其中superid為21位數(shù)字：比如1605242015141689522
imei為小寫md5：比如2d131005dc0f37d362a5d97094103633
idfa為大寫帶”-”md5：比如：51DFFC83-9541-4411-FA4F-356927E39D04

媒體自身的cookie長短不一；
需要為全量數(shù)據(jù)提供服務(wù)，supperid是百億級、媒體映射是千億級、移動id是幾十億級；
每天有十億級別的mapping關(guān)系產(chǎn)生；
對于較大時間窗口內(nèi)可以預(yù)判熱數(shù)據(jù)（有一些存留的穩(wěn)定cookie）；
對于當(dāng)前mapping數(shù)據(jù)無法預(yù)判熱數(shù)據(jù)，有很多是新生成的cookie；

存在的技術(shù)挑戰(zhàn)

1）長短不一容易造成內(nèi)存碎片；
2）由于指針大量存在，內(nèi)存膨脹率比較高，一般在7倍，純內(nèi)存存儲通??；
3）雖然可以通過cookie的行為預(yù)判其熱度，但每天新生成的id依然很多（百分比比較敏感，暫不透露）；
4）由于服務(wù)要求在公網(wǎng)環(huán)境（國內(nèi)公網(wǎng)延遲60ms以下）下100ms以內(nèi)，所以原則上當(dāng)天新更新的mapping和人口標(biāo)簽需要全部in memory，而不會讓請求落到后端的冷數(shù)據(jù)；
5）業(yè)務(wù)方面，所有數(shù)據(jù)原則上至少保留35天甚至更久；
6）內(nèi)存至今也比較昂貴，百億級Key乃至千億級存儲方案勢在必行！

解決方案

5.1 淘汰策略

存儲吃緊的一個重要原因在于每天會有很多新數(shù)據(jù)入庫，所以及時清理數(shù)據(jù)尤為重要。主要方法就是發(fā)現(xiàn)和保留熱數(shù)據(jù)淘汰冷數(shù)據(jù)。網(wǎng)民的量級遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到幾十億的規(guī)模，id有一定的生命周期，會不斷的變化。所以很大程度上我們存儲的id實(shí)際上是無效的。而查詢其實(shí)前端的邏輯就是廣告曝光，跟人的行為有關(guān)，所以一個id在某個時間窗口的（可能是一個campaign，半個月、幾個月）訪問行為上會有一定的重復(fù)性。數(shù)據(jù)初始化之前，我們先利用hbase將日志的id聚合去重，劃定TTL的范圍，一般是35天，這樣可以砍掉近35天未出現(xiàn)的id。另外在Redis中設(shè)置過期時間是35天，當(dāng)有訪問并命中時，對key進(jìn)行續(xù)命，延長過期時間，未在35天出現(xiàn)的自然淘汰。這樣可以針對穩(wěn)定cookie或id有效，實(shí)際證明，續(xù)命的方法對idfa和imei比較實(shí)用，長期積累可達(dá)到非常理想的命中。

5.2 減少膨脹

Hash表空間大小和Key的個數(shù)決定了沖突率（或者用負(fù)載因子衡量），再合理的范圍內(nèi)，key越多自然hash表空間越大，消耗的內(nèi)存自然也會很大。再加上大量指針本身是長整型，所以內(nèi)存存儲的膨脹十分可觀。先來談?wù)勅绾伟裬ey的個數(shù)減少。

大家先來了解一種存儲結(jié)構(gòu)。我們期望將key1=>value1存儲在redis中，那么可以按照如下過程去存儲。先用固定長度的隨機(jī)散列md5(key)值作為redis的key，我們稱之為BucketId，而將key1=>value1存儲在hashmap結(jié)構(gòu)中，這樣在查詢的時候就可以讓client按照上面的過程計算出散列，從而查詢到value1。

過程變化簡單描述為：get(key1) -> hget(md5(key1), key1) 從而得到value1。如果我們通過預(yù)先計算，讓很多key可以在BucketId空間里碰撞，那么可以認(rèn)為一個BucketId下面掛了多個key。比如平均每個BucketId下面掛10個key，那么理論上我們將會減少超過90%的redis key的個數(shù)。

具體實(shí)現(xiàn)起來有一些麻煩，而且用這個方法之前你要想好容量規(guī)模。我們通常使用的md5是32位的hexString（16進(jìn)制字符），它的空間是128bit，這個量級太大了，我們需要存儲的是百億級，大約是33bit（2的33次方），所以我們需要有一種機(jī)制計算出合適位數(shù)的散列，而且為了節(jié)約內(nèi)存，我們需要利用全部字符類型（ASCII碼在0~127之間）來填充，而不用HexString，這樣Key的長度可以縮短到一半。

下面是具體的實(shí)現(xiàn)方式

public static byte [] getBucketId(byte [] key, Integer bit) {

    MessageDigest mdInst = MessageDigest.getInstance("MD5");

    mdInst.update(key);byte [] md = mdInst.digest();byte [] r = new byte[(bit-1)/7 + 1];// 因?yàn)橐粋€字節(jié)中只有7位能夠表示成單字符，ascii碼是7位int a = (int) Math.pow(2, bit%7)-2;

    md[r.length-1] = (byte) (md[r.length-1] & a);

    System.arraycopy(md, 0, r, 0, r.length);for(int i=0;i<r.length;i++) {if(r[i]<0) r[i] &= 127;
    }return r;
}

參數(shù)bit決定了最終BucketId空間的大小，空間大小集合是2的整數(shù)冪次的離散值。這里解釋一下為何一個字節(jié)中只有7位可用，是因?yàn)閞edis存儲key時需要是ASCII（0~127），而不是byte array。如果規(guī)劃百億級存儲，計劃每個桶分擔(dān)10個kv，那么我們只需2^30=1073741824的桶個數(shù)即可，也就是最終key的個數(shù)。

5.3 減少碎片

碎片主要原因在于內(nèi)存無法對齊、過期刪除后，內(nèi)存無法重新分配。通過上文描述的方式，我們可以將人口標(biāo)簽和mapping數(shù)據(jù)按照上面的方式去存儲，這樣的好處就是redis key是等長的。

另外對于hashmap中的key我們也做了相關(guān)優(yōu)化，截取cookie或者deviceid的后六位作為key，這樣也可以保證內(nèi)存對齊，理論上會有沖突的可能性，但在同一個桶內(nèi)后綴相同的概率極低(試想id幾乎是隨機(jī)的字符串，隨意10個由較長字符組成的id后綴相同的概率*桶樣本數(shù)=發(fā)生沖突的期望值<<0.05,也就是說出現(xiàn)一個沖突樣本則是極小概率事件，而且這個概率可以通過調(diào)整后綴保留長度控制期望值)。而value只存儲age、gender、geo的編碼，用三個字節(jié)去存儲。

另外提一下，減少碎片還有個很low但是有效的方法，將slave重啟，然后強(qiáng)制的failover切換主從，這樣相當(dāng)于給master整理的內(nèi)存的碎片。

推薦Google-tcmalloc， facebook-jemalloc內(nèi)存分配，可以在value不大時減少內(nèi)存碎片和內(nèi)存消耗。有人測過大value情況下反而libc更節(jié)約。

到此，關(guān)于“Redis大數(shù)據(jù)量Key存儲需求及解決方案”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實(shí)踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識，請繼續(xù)關(guān)注億速云網(wǎng)站，小編會繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬?shí)用的文章！