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Redis Value過大問題(鍵值過大)

 更新時間:2020年12月17日 10:01:41   作者:奮斗中的顯擺  
這篇文章主要介紹了Redis Value過大問題(鍵值過大),文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧

Redis Big Key問題

數(shù)據(jù)量大的 key ,由于其數(shù)據(jù)大小遠大于其他key,導致經過分片之后,某個具體存儲這個 big key 的實例內存使用量遠大于其他實例,造成內存不足,拖累整個集群的使用。big key 在不同業(yè)務上,通常體現(xiàn)為不同的數(shù)據(jù),比如:

  • 論壇中的大型持久蓋樓活動;
  • 聊天室系統(tǒng)中熱門聊天室的消息列表;

帶來的問題

bigkey 通常會導致內存空間不平衡,超時阻塞,如果 key 較大,redis 又是單線程,操作 bigkey 比較耗時,那么阻塞 redis 的可能性增大。每次獲取 bigKey 的網絡流量較大,假設一個 bigkey 為 1MB,每秒訪問量為 1000,那么每秒產生 1000MB 的流量,對于普通千兆網卡,按照字節(jié)算 128M/S 的服務器來說可能扛不住。而且一般服務器采用單機多實例方式來部署,所以還可能對其他實例造成影響。

  1. 如果是集群模式下,無法做到負載均衡,導致請求傾斜到某個實例上,而這個實例的QPS會比較大,內存占用也較多;對于Redis單線程模型又容易出現(xiàn)CPU瓶頸,當內存出現(xiàn)瓶頸時,只能進行縱向庫容,使用更牛逼的服務器。
  2. 涉及到大key的操作,尤其是使用hgetall、lrange、get、hmget 等操作時,網卡可能會成為瓶頸,也會到導致堵塞其它操作,qps 就有可能出現(xiàn)突降或者突升的情況,趨勢上看起來十分不平滑,嚴重時會導致應用程序連不上,實例或者集群在某些時間段內不可用的狀態(tài)。
  3. 假如這個key需要進行刪除操作,如果直接進行DEL 操作,被操作的實例會被Block住,導致無法響應應用的請求,而這個Block的時間會隨著key的變大而變長。

什么是 big key

  • 字符串類型:一般認為超過 10k 的就是 bigkey,但是這個值和具體的 OPS 相關。
  • 非字符串類型:體現(xiàn)在哈希,列表,集合類型元素過多。

尋找big key

redis-cli自帶--bigkeys。

$ redis-cli -p 999 --bigkeys -i 0.1
#Scanning the entire keyspace to find biggest keys as well as average sizes per key type. You can use -i 0.1 to sleep 0.1 sec per 100 SCAN commands (not usually needed).

獲取生產Redis的rdb文件,通過rdbtools分析rdb生成csv文件,再導入MySQL或其他數(shù)據(jù)庫中進行分析統(tǒng)計,根據(jù)size_in_bytes統(tǒng)計bigkey

$ git clone https://github.com/sripathikrishnan/redis-rdb-tools
$ cd redis-rdb-tools
$ sudo python setup.py install
$ rdb -c memory dump-10030.rdb > memory.csv

通過python腳本,迭代scan key,每次scan 1000,對掃描出來的key進行類型判斷,例如:string長度大于10K,list長度大于10240認為是big bigkeys

其他第三方工具,例如:redis-rdb-cli

優(yōu)化big key

優(yōu)化big key的原則就是string減少字符串長度,list、hash、set、zset等減少成員數(shù)。

string類型的big key,建議不要存入redis,用文檔型數(shù)據(jù)庫MongoDB代替或者直接緩存到CDN上等方式優(yōu)化。有些 key 不只是訪問量大,數(shù)據(jù)量也很大,這個時候就要考慮這個 key 使用的場景,存儲在redis集群中是否是合理的,是否使用其他組件來存儲更合適;如果堅持要用 redis 來存儲,可能考慮遷移出集群,采用一主一備(或1主多備)的架構來存儲。

單個簡單的key存儲的value很大

該對象需要每次都整存整取: 可以嘗試將對象分拆成幾個key-value, 使用multiGet獲取值,這樣分拆的意義在于分拆單次操作的壓力,將操作壓力平攤到多個redis實例中,降低對單個redis的IO影響;
該對象每次只需要存取部分數(shù)據(jù): 可以像第一種做法一樣,分拆成幾個key-value,也可以將這個存儲在一個hash中,每個field代表一個具體的屬性,使用hget,hmget來獲取部分的value,使用hset,hmset來更新部分屬性。

hash, set,zset,list 中存儲過多的元素

可以將這些元素分拆。以hash為例,原先的正常存取流程是 hget(hashKey, field) ; hset(hashKey, field, value)
現(xiàn)在,固定一個桶的數(shù)量,比如 10000, 每次存取的時候,先在本地計算field的hash值,模除 10000,確定了該field落在哪個key上。

newHashKey = hashKey + (hash(field) % 10000);  
hset(newHashKey, field, value) ; 
hget(newHashKey, field)

set, zset, list 也可以類似上述做法。但有些不適合的場景,比如,要保證 lpop 的數(shù)據(jù)的確是最早push到list中去的,這個就需要一些附加的屬性,或者是在 key的拼接上做一些工作(比如list按照時間來分拆)。

到此這篇關于Redis Value過大問題(鍵值過大)的文章就介紹到這了,更多相關Redis 鍵值過大內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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