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Redis中怎么解決Big?Key問題

發(fā)布時間:2023-03-15 11:41:28 來源:億速云 閱讀:130 作者:iii 欄目:開發(fā)技術(shù)

這篇文章主要介紹“Redis中怎么解決Big Key問題”的相關(guān)知識,小編通過實際案例向大家展示操作過程,操作方法簡單快捷,實用性強,希望這篇“Redis中怎么解決Big Key問題”文章能幫助大家解決問題。

一、什么是Big Key?

通俗易懂的講,Big Key就是某個key對應(yīng)的value很大,占用的redis空間很大,本質(zhì)上是大value問題。key往往是程序可以自行設(shè)置的,value往往不受程序控制,因此可能導(dǎo)致value很大。

redis中這些Big Key對應(yīng)的value值很大,在序列化/反序列化過程中花費的時間很大,因此當我們操作Big Key時,通常比較耗時,這就可能導(dǎo)致redis發(fā)生阻塞,從而降低redis性能。

用幾個實際的例子對大Key的特征進行描述:

● 一個String類型的Key,它的值為5MB(數(shù)據(jù)過大);

● 一個List類型的Key,它的列表數(shù)量為20000個(列表數(shù)量過多);

● 一個ZSet類型的Key,它的成員數(shù)量為10000個(成員數(shù)量過多);

● 一個Hash格式的Key,它的成員數(shù)量雖然只有1000個但這些成員的value總大小為100MB(成員體積過大);

在實際業(yè)務(wù)中,大Key的判定仍然需要根據(jù)Redis的實際使用場景、業(yè)務(wù)場景來進行綜合判斷。通常都會以數(shù)據(jù)大小與成員數(shù)量來判定。

二、Big Key產(chǎn)生的場景?

1、redis數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)使用不恰當

將Redis用在并不適合其能力的場景,造成Key的value過大,如使用String類型的Key存放大體積二進制文件型數(shù)據(jù)。

2、未及時清理垃圾數(shù)據(jù)

沒有對無效數(shù)據(jù)進行定期清理,造成如HASH類型Key中的成員持續(xù)不斷的增加。即一直往value塞數(shù)據(jù),卻沒有刪除機制,value只會越來越大。

3、對業(yè)務(wù)預(yù)估不準確

業(yè)務(wù)上線前規(guī)劃設(shè)計考慮不足沒有對Key中的成員進行合理的拆分,造成個別Key中的成員數(shù)量過多。

4、明星、網(wǎng)紅的粉絲列表、某條熱點新聞的評論列表

假設(shè)我們使用List數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)保存某個明星/網(wǎng)紅的粉絲,或者保存熱點新聞的評論列表,因為粉絲數(shù)量巨大,熱點新聞因為點擊率、評論數(shù)會很多,這樣List集合中存放的元素就會很多,可能導(dǎo)致value過大,進而產(chǎn)生Big Key問題。

三、Big Key的危害?

1、阻塞請求

Big Key對應(yīng)的value較大,我們對其進行讀寫的時候,需要耗費較長的時間,這樣就可能阻塞后續(xù)的請求處理。Redis的核心線程是單線程,單線程中請求任務(wù)的處理是串行的,前面的任務(wù)完不成,后面的任務(wù)就處理不了。

2、內(nèi)存增大

讀取Big Key耗費的內(nèi)存比正常Key會有所增大,如果不斷變大,可能會引發(fā)OOM(內(nèi)存溢出),或達到redis的最大內(nèi)存maxmemory設(shè)置值引發(fā)寫阻塞或重要Key被逐出。

3、阻塞網(wǎng)絡(luò)

讀取單value較大時會占用服務(wù)器網(wǎng)卡較多帶寬,自身變慢的同時可能會影響該服務(wù)器上的其他Redis實例或者應(yīng)用。

4、影響主從同步、主從切換

刪除一個大Key造成主庫較長時間的阻塞并引發(fā)同步中斷或主從切換。

四、如何識別Big Key?

1、使用redis自帶的命令識別

例如可以使用Redis官方客戶端redis-cli加上--bigkeys參數(shù),可以找到某個實例5種數(shù)據(jù)類型(String、hash、list、set、zset)的最大key。
    優(yōu)點是可以在線掃描,不阻塞服務(wù);缺點是信息較少,內(nèi)容不夠精確。

2、使用debug object key命令

根據(jù)傳入的對象(Key的名稱)來對Key進行分析并返回大量數(shù)據(jù),其中serializedlength的值為該Key的序列化長度,需要注意的是,Key的序列化長度并不等同于它在內(nèi)存空間中的真實長度,此外,debug object屬于調(diào)試命令,運行代價較大,并且在其運行時,進入Redis的其余請求將會被阻塞直到其執(zhí)行完畢。并且每次只能查找單個key的信息,官方不推薦使用。

3、redis-rdb-tools開源工具

這種方式是在redis實例上執(zhí)行bgsave,bgsave會觸發(fā)redis的快照備份,生成rdb持久化文件,然后對dump出來的rdb文件進行分析,找到其中的大key。

優(yōu)點在于獲取的key信息詳細、可選參數(shù)多、支持定制化需求,結(jié)果信息可選擇json或csv格式,后續(xù)處理方便,其缺點是需要離線操作,獲取結(jié)果時間較長。

五、如何解決Big Key問題?

要解決Big Key問題,無非就是減小key對應(yīng)的value值的大小,也就是對于String數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的話,減少存儲的字符串的長度;對于List、Hash、Set、ZSet數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)則是減少集合中元素的個數(shù)。

1、對大Key進行拆分

將一個Big Key拆分為多個key-value這樣的小Key,并確保每個key的成員數(shù)量或者大小在合理范圍內(nèi),然后再進行存儲,通過get不同的key或者使用mget批量獲取。

2、對大Key進行清理

對Redis中的大Key進行清理,從Redis中刪除此類數(shù)據(jù)。Redis自4.0起提供了UNLINK命令,該命令能夠以非阻塞的方式緩慢逐步的清理傳入的Key,通過UNLINK,你可以安全的刪除大Key甚至特大Key。

3、監(jiān)控Redis的內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)帶寬、超時等指標

通過監(jiān)控系統(tǒng)并設(shè)置合理的Redis內(nèi)存報警閾值來提醒我們此時可能有大Key正在產(chǎn)生,如:Redis內(nèi)存使用率超過70%,Redis內(nèi)存1小時內(nèi)增長率超過20%等。

4、定期清理失效數(shù)據(jù)

如果某個Key有業(yè)務(wù)不斷以增量方式寫入大量的數(shù)據(jù),并且忽略了其時效性,這樣會導(dǎo)致大量的失效數(shù)據(jù)堆積。可以通過定時任務(wù)的方式,對失效數(shù)據(jù)進行清理。

5、壓縮value

使用序列化、壓縮算法將key的大小控制在合理范圍內(nèi),但是需要注意序列化、反序列化都會帶來一定的消耗。如果壓縮后,value還是很大,那么可以進一步對key進行拆分。

補充知識:key設(shè)計

(1)【建議】: 可讀性和可管理性

以業(yè)務(wù)名(或數(shù)據(jù)庫名)為前綴(防止key沖突),用冒號分隔,比如業(yè)務(wù)名:表名:id
o2o:order:1

(2)【建議】:簡潔性

保證語義的前提下,控制key的長度,當key較多時,內(nèi)存占用也不容忽視,例如:
user:{uid}:friends:messages:{mid} 簡化為 u:{uid}m:{mid}

(3)【強制】:不要包含特殊字符

反例:包含空格、換行、單雙引號以及其他轉(zhuǎn)義字符

關(guān)于“Redis中怎么解決Big Key問題”的內(nèi)容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識,可以關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道,小編每天都會為大家更新不同的知識點。

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