快捷導(dǎo)航

Redis鍵值設(shè)計的具體實(shí)現(xiàn)

更新時間：2024年06月28日 11:17:42 作者：是誰偷吃了奶酪

本文主要介紹了Redis鍵值設(shè)計的具體實(shí)現(xiàn),文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

1 優(yōu)雅的key結(jié)構(gòu)

Redis的Key雖然可以自定義，但最好遵循下面的幾個最佳實(shí)踐約定：

遵循基本格式：[業(yè)務(wù)名稱]:[數(shù)據(jù)名]:[id]
長度不超過44字節(jié)
不包含特殊字符

例如：我們的登錄業(yè)務(wù)，保存用戶信息，其key可以設(shè)計成如下格式：

在這里插入圖片描述

這樣設(shè)計的好處：

可讀性強(qiáng)
避免key沖突
方便管理
更節(jié)省內(nèi)存： key是string類型，底層編碼包含int、embstr和raw三種。embstr在小于44字節(jié)使用，采用連續(xù)內(nèi)存空間，內(nèi)存占用更小。當(dāng)字節(jié)數(shù)大于44字節(jié)時，會轉(zhuǎn)為raw模式存儲，在raw模式下，內(nèi)存空間不是連續(xù)的，而是采用一個指針指向了另外一段內(nèi)存空間，在這段空間里存儲SDS內(nèi)容，這樣空間不連續(xù)，訪問的時候性能也就會收到影響，還有可能產(chǎn)生內(nèi)存碎片

在這里插入圖片描述

2 拒絕BigKey

BigKey通常以Key的大小和Key中成員的數(shù)量來綜合判定，例如：

Key本身的數(shù)據(jù)量過大：一個String類型的Key，它的值為5 MB
Key中的成員數(shù)過多：一個ZSET類型的Key，它的成員數(shù)量為10,000個
Key中成員的數(shù)據(jù)量過大：一個Hash類型的Key，它的成員數(shù)量雖然只有1,000個但這些成員的Value（值）總大小為100 MB

那么如何判斷元素的大小呢？redis也給我們提供了命令

在這里插入圖片描述

推薦值：

單個key的value小于10KB
對于集合類型的key，建議元素數(shù)量小于1000

2.1 BigKey的危害

網(wǎng)絡(luò)阻塞

對BigKey執(zhí)行讀請求時，少量的QPS就可能導(dǎo)致帶寬使用率被占滿，導(dǎo)致Redis實(shí)例，乃至所在物理機(jī)變慢

數(shù)據(jù)傾斜

BigKey所在的Redis實(shí)例內(nèi)存使用率遠(yuǎn)超其他實(shí)例，無法使數(shù)據(jù)分片的內(nèi)存資源達(dá)到均衡

Redis阻塞

對元素較多的hash、list、zset等做運(yùn)算會耗時較舊，使主線程被阻塞

CPU壓力

對BigKey的數(shù)據(jù)序列化和反序列化會導(dǎo)致CPU的使用率飆升，影響Redis實(shí)例和本機(jī)其它應(yīng)用

2.2 如何發(fā)現(xiàn)BigKey

①redis-cli --bigkeys

利用redis-cli提供的–bigkeys參數(shù)，可以遍歷分析所有key，并返回Key的整體統(tǒng)計信息與每個數(shù)據(jù)的Top1的big key

命令：redis-cli -a 密碼 --bigkeys

在這里插入圖片描述

②scan掃描

自己編程，利用scan掃描Redis中的所有key，利用strlen、hlen等命令判斷key的長度（此處不建議使用MEMORY USAGE）

在這里插入圖片描述

scan 命令調(diào)用完后每次會返回2個元素，第一個是下一次迭代的光標(biāo)，第一次光標(biāo)會設(shè)置為0，當(dāng)最后一次scan 返回的光標(biāo)等于0時，表示整個scan遍歷結(jié)束了，第二個返回的是List，一個匹配的key的數(shù)組

import com.heima.jedis.util.JedisConnectionFactory;
import org.junit.jupiter.api.AfterEach;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.ScanResult;

import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class JedisTest {
    private Jedis jedis;

    @BeforeEach
    void setUp() {
        // 1.建立連接
        // jedis = new Jedis("192.168.150.101", 6379);
        jedis = JedisConnectionFactory.getJedis();
        // 2.設(shè)置密碼
        jedis.auth("123321");
        // 3.選擇庫
        jedis.select(0);
    }

    final static int STR_MAX_LEN = 10 * 1024;
    final static int HASH_MAX_LEN = 500;

    @Test
    void testScan() {
        int maxLen = 0;
        long len = 0;

        String cursor = "0";
        do {
            // 掃描并獲取一部分key
            ScanResult<String> result = jedis.scan(cursor);
            // 記錄cursor
            cursor = result.getCursor();
            List<String> list = result.getResult();
            if (list == null || list.isEmpty()) {
                break;
            }
            // 遍歷
            for (String key : list) {
                // 判斷key的類型
                String type = jedis.type(key);
                switch (type) {
                    case "string":
                        len = jedis.strlen(key);
                        maxLen = STR_MAX_LEN;
                        break;
                    case "hash":
                        len = jedis.hlen(key);
                        maxLen = HASH_MAX_LEN;
                        break;
                    case "list":
                        len = jedis.llen(key);
                        maxLen = HASH_MAX_LEN;
                        break;
                    case "set":
                        len = jedis.scard(key);
                        maxLen = HASH_MAX_LEN;
                        break;
                    case "zset":
                        len = jedis.zcard(key);
                        maxLen = HASH_MAX_LEN;
                        break;
                    default:
                        break;
                }
                if (len >= maxLen) {
                    System.out.printf("Found big key : %s, type: %s, length or size: %d %n", key, type, len);
                }
            }
        } while (!cursor.equals("0"));
    }
    
    @AfterEach
    void tearDown() {
        if (jedis != null) {
            jedis.close();
        }
    }

}

③第三方工具

利用第三方工具，如 Redis-Rdb-Tools 分析RDB快照文件，全面分析內(nèi)存使用情況
https://github.com/sripathikrishnan/redis-rdb-tools

④網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控

自定義工具，監(jiān)控進(jìn)出Redis的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，超出預(yù)警值時主動告警
一般阿里云搭建的云服務(wù)器就有相關(guān)監(jiān)控頁面

在這里插入圖片描述

2.3 如何刪除BigKey

BigKey內(nèi)存占用較多，即便時刪除這樣的key也需要耗費(fèi)很長時間，導(dǎo)致Redis主線程阻塞，引發(fā)一系列問題。

redis 3.0 及以下版本

如果是集合類型，則遍歷BigKey的元素，先逐個刪除子元素，最后刪除BigKey

在這里插入圖片描述

Redis 4.0以后

Redis在4.0后提供了異步刪除的命令：unlink

3 恰當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)類型

例1：比如存儲一個User對象，我們有三種存儲方式：

①方式一：json字符串

user:1	{“name”: “Jack”, “age”: 21}

優(yōu)點(diǎn)：實(shí)現(xiàn)簡單粗暴

缺點(diǎn)：數(shù)據(jù)耦合，不夠靈活

②方式二：字段打散

user:1:name	Jack
user:1:age	21

優(yōu)點(diǎn)：可以靈活訪問對象任意字段

缺點(diǎn)：占用空間大、沒辦法做統(tǒng)一控制

③方式三：hash（推薦）

user:1	name	jack
age	21

優(yōu)點(diǎn)：底層使用ziplist（壓縮列表），空間占用小，可以靈活訪問對象的任意字段

缺點(diǎn)：代碼相對復(fù)雜（有工具類可以方便實(shí)現(xiàn)）

例2：假如有hash類型的key，其中有100萬對field和value，field是自增id，這個key存在什么問題？如何優(yōu)化？

key	field	value
someKey	id:0	value0
.....	.....
id:999999	value999999

存在的問題：

hash的entry數(shù)量超過500時，會使用哈希表而不是ZipList，內(nèi)存占用較多

在這里插入圖片描述

可以通過hash-max-ziplist-entries配置entry上限。但是如果entry過多就會導(dǎo)致BigKey問題

方案一

拆分為string類型

key	value
id:0	value0
.....	.....
id:999999	value999999

存在的問題：

string結(jié)構(gòu)底層沒有太多內(nèi)存優(yōu)化，內(nèi)存占用較多

在這里插入圖片描述

想要批量獲取這些數(shù)據(jù)比較麻煩

方案二

拆分為小的hash，將 id / 100 作為key，將id % 100 作為field，這樣每100個元素為一個Hash

key	field	value
key:0	id:00	value0
.....	.....
id:99	value99
key:1	id:00	value100
.....	.....
id:99	value199
....
key:9999	id:00	value999900
.....	.....
id:99	value999999

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package com.heima.test;

import com.heima.jedis.util.JedisConnectionFactory;
import org.junit.jupiter.api.AfterEach;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.Pipeline;
import redis.clients.jedis.ScanResult;

import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class JedisTest {
    private Jedis jedis;

    @BeforeEach
    void setUp() {
        // 1.建立連接
        // jedis = new Jedis("192.168.150.101", 6379);
        jedis = JedisConnectionFactory.getJedis();
        // 2.設(shè)置密碼
        jedis.auth("123321");
        // 3.選擇庫
        jedis.select(0);
    }

    @Test
    void testSetBigKey() {
        Map<String, String> map = new HashMap<>();
        for (int i = 1; i <= 650; i++) {
            map.put("hello_" + i, "world!");
        }
        jedis.hmset("m2", map);
    }

    @Test
    void testBigHash() {
        Map<String, String> map = new HashMap<>();
        for (int i = 1; i <= 100000; i++) {
            map.put("key_" + i, "value_" + i);
        }
        jedis.hmset("test:big:hash", map);
    }

    @Test
    void testBigString() {
        for (int i = 1; i <= 100000; i++) {
            jedis.set("test:str:key_" + i, "value_" + i);
        }
    }

    @Test
    void testSmallHash() {
        int hashSize = 100;
        Map<String, String> map = new HashMap<>(hashSize);
        for (int i = 1; i <= 100000; i++) {
            int k = (i - 1) / hashSize;
            int v = i % hashSize;
            map.put("key_" + v, "value_" + v);
            if (v == 0) {
                jedis.hmset("test:small:hash_" + k, map);
            }
        }
    }

    @AfterEach
    void tearDown() {
        if (jedis != null) {
            jedis.close();
        }
    }
}