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Redis性能瓶頸揭秘:如何優(yōu)化大key問題?

數(shù)據(jù)庫(kù) Redis
Redis大key問題指的是某個(gè)key對(duì)應(yīng)的value值所占的內(nèi)存空間比較大,導(dǎo)致Redis的性能下降、內(nèi)存不足、數(shù)據(jù)不均衡以及主從同步延遲等問題。

Redis性能瓶頸揭秘:如何優(yōu)化大key問題?

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1. 什么是Redis大key問題

Redis大key問題指的是某個(gè)key對(duì)應(yīng)的value值所占的內(nèi)存空間比較大,導(dǎo)致Redis的性能下降、內(nèi)存不足、數(shù)據(jù)不均衡以及主從同步延遲等問題。

到底多大的數(shù)據(jù)量才算是大key?

沒有固定的判別標(biāo)準(zhǔn),通常認(rèn)為字符串類型的key對(duì)應(yīng)的value值占用空間大于1M,或者集合類型的k元素?cái)?shù)量超過(guò)1萬(wàn)個(gè),就算是大key。

Redis大key問題的定義及評(píng)判準(zhǔn)則并非一成不變,而應(yīng)根據(jù)Redis的實(shí)際運(yùn)用以及業(yè)務(wù)需求來(lái)綜合評(píng)估。例如,在高并發(fā)且低延遲的場(chǎng)景中,僅10kb可能就已構(gòu)成大key;然而在低并發(fā)、高容量的環(huán)境下,大key的界限可能在100kb。因此,在設(shè)計(jì)與運(yùn)用Redis時(shí),要依據(jù)業(yè)務(wù)需求與性能指標(biāo)來(lái)確立合理的大key閾值。

2. 大key帶來(lái)的影響

  1. 內(nèi)存占用過(guò)高。大Key占用過(guò)多的內(nèi)存空間,可能導(dǎo)致可用內(nèi)存不足,從而觸發(fā)內(nèi)存淘汰策略。在極端情況下,可能導(dǎo)致內(nèi)存耗盡,Redis實(shí)例崩潰,影響系統(tǒng)的穩(wěn)定性。
  2. 性能下降。大Key會(huì)占用大量?jī)?nèi)存空間,導(dǎo)致內(nèi)存碎片增加,進(jìn)而影響Redis的性能。對(duì)于大Key的操作,如讀取、寫入、刪除等,都會(huì)消耗更多的CPU時(shí)間和內(nèi)存資源,進(jìn)一步降低系統(tǒng)性能。
  3. 阻塞其他操作。某些對(duì)大Key的操作可能會(huì)導(dǎo)致Redis實(shí)例阻塞。例如,使用DEL命令刪除一個(gè)大Key時(shí),可能會(huì)導(dǎo)致Redis實(shí)例在一段時(shí)間內(nèi)無(wú)法響應(yīng)其他客戶端請(qǐng)求,從而影響系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間和吞吐量。
  4. 網(wǎng)絡(luò)擁塞。每次獲取大key產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)流量較大,可能造成機(jī)器或局域網(wǎng)的帶寬被打滿,同時(shí)波及其他服務(wù)。例如:一個(gè)大key占用空間是1MB,每秒訪問1000次,就有1000MB的流量。
  5. 主從同步延遲。當(dāng)Redis實(shí)例配置了主從同步時(shí),大Key可能導(dǎo)致主從同步延遲。由于大Key占用較多內(nèi)存,同步過(guò)程中需要傳輸大量數(shù)據(jù),這會(huì)導(dǎo)致主從之間的網(wǎng)絡(luò)傳輸延遲增加,進(jìn)而影響數(shù)據(jù)一致性。
  6. 數(shù)據(jù)傾斜。在Redis集群模式中,某個(gè)數(shù)據(jù)分片的內(nèi)存使用率遠(yuǎn)超其他數(shù)據(jù)分片,無(wú)法使數(shù)據(jù)分片的內(nèi)存資源達(dá)到均衡。另外也可能造成Redis內(nèi)存達(dá)到maxmemory參數(shù)定義的上限導(dǎo)致重要的key被逐出,甚至引發(fā)內(nèi)存溢出。

3. 大key產(chǎn)生的原因

  1. 業(yè)務(wù)設(shè)計(jì)不合理。這是最常見的原因,不應(yīng)該把大量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在一個(gè)key中,而應(yīng)該分散到多個(gè)key。例如:把全國(guó)數(shù)據(jù)按照省行政區(qū)拆分成34個(gè)key,或者按照城市拆分成300個(gè)key,可以進(jìn)一步降低產(chǎn)生大key的概率。
  2. 沒有預(yù)見value的動(dòng)態(tài)增長(zhǎng)問題。如果一直添加value數(shù)據(jù),沒有刪除機(jī)制、過(guò)期機(jī)制或者限制數(shù)量,遲早出現(xiàn)大key。例如:微博明星的粉絲列表、熱門評(píng)論等。
  3. 過(guò)期時(shí)間設(shè)置不當(dāng)。如果沒有給某個(gè)key設(shè)置過(guò)期時(shí)間,或者過(guò)期時(shí)間設(shè)置較長(zhǎng)。隨著時(shí)間推移,value數(shù)量快速累積,最終形成大key。
  4. 程序bug。某些異常情況導(dǎo)致某些key的生命周期超出預(yù)期,或者value數(shù)量異常增長(zhǎng) ,也會(huì)產(chǎn)生大key。

4. 怎樣排查大key

4.1 SCAN命令

通過(guò)使用Redis的SCAN命令,我們可以逐步遍歷數(shù)據(jù)庫(kù)中的所有Key。結(jié)合其他命令(如STRLEN、LLEN、SCARD、HLEN等),我們可以識(shí)別出大Key。SCAN命令的優(yōu)勢(shì)在于它可以在不阻塞Redis實(shí)例的情況下進(jìn)行遍歷。

4.2 bigkeys參數(shù)

使用redis-cli命令客戶端,連接Redis服務(wù)的時(shí)候,加上  —bigkeys 參數(shù),可以掃描每種數(shù)據(jù)類型數(shù)量最大的key。

redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379 —bigkeys

4.3 Redis RDB Tools工具

使用開源工具Redis RDB Tools,分析RDB文件,掃描出Redis大key。

例如:輸出占用內(nèi)存大于1kb,排名前3的keys。

rdb —commond memory —bytes 1024 —largest 3 dump.rbd

5. 怎么解決大key

  1. 拆分成多個(gè)小key。這是最容易想到的辦法,降低單key的大小,讀取可以用mget批量讀取。
  2. 數(shù)據(jù)壓縮。使用String類型的時(shí)候,使用壓縮算法減少value大小。或者是使用Hash類型存儲(chǔ),因?yàn)镠ash類型底層使用了壓縮列表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
  3. 設(shè)置合理的過(guò)期時(shí)間。為每個(gè)key設(shè)置過(guò)期時(shí)間,并設(shè)置合理的過(guò)期時(shí)間,以便在數(shù)據(jù)失效后自動(dòng)清理,避免長(zhǎng)時(shí)間累積的大Key問題。
  4. 啟用內(nèi)存淘汰策略。啟用Redis的內(nèi)存淘汰策略,例如LRU(Least Recently Used,最近最少使用),以便在內(nèi)存不足時(shí)自動(dòng)淘汰最近最少使用的數(shù)據(jù),防止大Key長(zhǎng)時(shí)間占用內(nèi)存。
  5. 數(shù)據(jù)分片。例如使用Redis Cluster將數(shù)據(jù)分散到多個(gè)Redis實(shí)例,以減輕單個(gè)實(shí)例的負(fù)擔(dān),降低大Key問題的風(fēng)險(xiǎn)。
  6. 刪除大key。使用UNLINK命令刪除大key,UNLINK命令是DEL命令的異步版本,它可以在后臺(tái)刪除Key,避免阻塞Redis實(shí)例。

6. 總結(jié)

大Key問題是Redis中常見的問題之一,可能導(dǎo)致性能下降、內(nèi)存占用過(guò)高、阻塞其他操作以及主從同步延遲等問題。本文詳細(xì)介紹了大Key產(chǎn)生的原因、影響、檢測(cè)方法和解決方案。通過(guò)優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、設(shè)定合理的數(shù)據(jù)過(guò)期策略、優(yōu)化系統(tǒng)架構(gòu)和配置,以及漸進(jìn)式刪除大Key等方法,我們可以有效地解決和預(yù)防大Key問題,從而提高Redis系統(tǒng)的穩(wěn)定性和性能。

責(zé)任編輯:武曉燕 來(lái)源: 一燈架構(gòu)
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