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由于有一条业务线不理想,高层决定下架业务。对于我们技术团队而言,其对应的所有服务器资源和其他相关资源都要释放。
释放了 8 台应用服务器;1 台 ES 服务器;删除分布式定时任务中心相关的业务任务;备份并删除 MySQL 数据库;删除 Redis 中相关的业务缓存数据。
CTO 指名点姓让我带头冲锋,才扣了我绩效……好吧,冲~
其他都还好,不多时就解决了。唯独这删除 Redis 中的数据,害得我又熬了一个通宵,真是折煞我也!
共用 Redis 服务集群
Key 命名不规范
我们真正关心的是那些未设置过期时间的 Key。
不能误删除 Key,否则下个月绩效也没了。
由于 Key 的命名及使用及其不规范,导致 Key 的定位难度很大。
看来,通过 Scan 命令扫描匹配 Key 的方式行不通了。只能通过人肉搜索了。
幸而 Idea 的搜索大法好,这个项目中使用的是 spring-boot-starter-data-redis。
因此我通过搜索 RedisTemplate 和 StringRedisTemplate 定位所有操作 Redis 的代码。
具体步骤如下:
通过这些代码统计出 Key 的前缀并录入到文本中。
通过 Python 脚本把载入文中中的的 Key 并在后面加上“*”通配符。
通过 Python 脚本通过 Scan 命令扫描出这些 Key。
为了便于检查,我们并没有直接使用 Del 命令删除 Key,在删除 Key 之前,先通过 debug object key 的方式得到其序列化的长度,再执行删除并返回序列化长度。这样,我们就可以统计出所有 Key 的序列化长度来得到我们释放的空间大小。
关键代码如下:
def get_key(rdbConn,start):
try:
keys_list = rdbConn.scan(start,count=2000)
return keys_list
except Exception,e:
print e
''' Redis DEBUG OBJECT command got key info '''
def get_key_info(rdbConn,keyName):
try:
rpiple = rdbConn.pipeline()
rpiple.type(keyName)
rpiple.debug_object(keyName)
rpiple.ttl(keyName)
key_info_list = rpiple.execute()
return key_info_list
except Exception,e:
print "INFO : ",e
def redis_key_static(key_info_list):
keyType = key_info_list[0]
keySize = key_info_list[1]['serializedlength']
keyTtl = key_info_list[2]
key_size_static(keyType,keySize,keyTtl)
通过以上方式,能够统计出究竟释放了多少内存了。由于这个集群是有特么接近 7 千万个 Key:
因此,等到了第二天天亮,我睡眼朦胧的看了一下,终于删除完毕了,时间 07:13,早高峰即将来临……
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.redis.prefix")
public class RedisKeyPrefixProperties {
private Boolean enable = Boolean.TRUE;
private String key;
public Boolean getEnable() {
return enable;
}
public void setEnable(Boolean enable) {
this.enable = enable;
}
public String getKey() {
return key;
}
public void setKey(String key) {
this.key = key;
}
}
/**
* @desc 对字符串序列化新增前缀
* @author create by liming sun on 2020-07-21 14:09:51
*/
public class PrefixStringKeySerializer extends StringRedisSerializer {
private Charset charset = StandardCharsets.UTF_8;
private RedisKeyPrefixProperties prefix;
public PrefixStringKeySerializer(RedisKeyPrefixProperties prefix) {
super();
this.prefix = prefix;
}
@Override
public String deserialize(@Nullable byte[] bytes) {
String saveKey = new String(bytes, charset);
if (prefix.getEnable() != null && prefix.getEnable()) {
String prefixKey = spliceKey(prefix.getKey());
int indexOf = saveKey.indexOf(prefixKey);
if (indexOf > 0) {
saveKey = saveKey.substring(indexOf);
}
}
return (saveKey.getBytes() == null ? null : saveKey);
}
@Override
public byte[] serialize(@Nullable String key) {
if (prefix.getEnable() != null && prefix.getEnable()) {
key = spliceKey(prefix.getKey()) + key;
}
return (key == null ? null : key.getBytes(charset));
}
private String spliceKey(String prefixKey) {
if (StringUtils.isNotBlank(prefixKey) && !prefixKey.endsWith(":")) {
prefixKey = prefixKey + "::";
}
return prefixKey;
}
}
spring:
redis:
prefix:
enable: true
key: E00P01
@Bean
public RedisTemplate redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
RedisTemplate redisTemplate = new RedisTemplate<>();
redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
// 支持key前缀设置的key Serializer
redisTemplate.setKeySerializer(new PrefixStringKeySerializer());
redisTemplate.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
return redisTemplate;
}
通过以上方式,我们至少可以从项目维度来区分出 Key,避免了多个项目之间共用同一个集群时而导致重复 Key 的问题。
从项目维度对 Key 进行了划分。更方便管理和运维。如果对于 Key 的管理粒度要求更细,我们甚至可以细化到具体业务维度。
我们在测试环境进行了压测,增加 Key 前缀对 Redis 性能几乎没有影响。性能方面能接受。
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