Redis的模糊查询在生产环境出现严重的性能问题

Redis是一个高性能高效率的key-value存储的nosql数据库,由于数据是存储在内存中,因此访问速度非常快,由于项目涉及到数据库的查询非常多,而数据变大并不是非常频繁,所以在项目中采用Redis分担大部分MySQL的压力。

在项目中实际使用我用的Redis提供的客户端连接工具包jedis,在项目中引入jedis.Jar即可

public static Set searchLike(String like_key) {

Jedis jedis = RedisApi.getJedis();

boolean is_ok = true;

try {

if (jedis == null) {

return null;

}

return jedis.keys(like_key);

} catch (Exception e) {

// TODO: handle exception

is_ok = false;

return null;

} finally {

close(jedis, is_ok);

}

}

每当用户登录成功之后,都会生成一个cookie,分别存在客户端和Redis数据库,cookie的key由cookie值+用户ID组成:cookie字符串+"_"+用户ID,例如用户cookie为“d9fb0ea5333e854955fcf0a2183c5076”,用户ID为 19092,

那Redis中存储的key就是 d9fb0ea5333e854955fcf0a2183c5076_19092,最终的key-vlaue就是

{"d9fb0ea5333e854955fcf0a2183c5076_19092":d9fb0ea5333e854955fcf0a2183c5076}

而在用户不断的登录成功,就不断地产生这样的记录,久而久之,会积累出非常多的无用的key,浪费redis的空间,也加重了redis查询的负担,因此想到使用Redis的模糊查询来清掉无用的cookie的key

而Redis的客户端jedis操作是通过jedis.keys(keys)来完成的,keys可以使用通配符来匹配Redis中的key

* 通配符说明:

*: 0到任意多个字符  searchLike("test*")

?: 1个字符     

比如现在需要清除某个用户所有的无用的cookie的key,,则可以写成“ *_19092 ”

String key_like="*_19092";

Set keys = RedisApi.searchLike(key_like);

这样就可以查出所有这个用户的keys,调用jedis提供的批量删除key的方法即可达到目的

if (keys!=null && keys.size() > 0) {

String[] strArr = keys.toArray(new String[0]);// 字符串数组

// 删除过期的key

RedisApi.removeString(strArr);

}

到这里从需求到逻辑到编码一气呵成,简单测试没什么问题后,就发布到线上,由于平时网站的流量不算非常高,所以运行了几天也没发生什么异常,直到今天早上,拥有几十万粉丝的公众号发推文,推文的内容直接链接到网站,因此说瞬间流量是非常高


运行了大约十分钟之后,运营突然发疯的过来说网站访问非常慢,甚至出现错误码,心里一慌,赶紧上去看日志,我了个乖乖啊,简直是吓人,error日志想流水一样蹦出来,但五一不例外都是下面图示的错误:从Redis池中获取不大连接数,马上上redis服务器查看,发现CPU已经到达了100%以上


能让Redis的CPU到100%的,我想出了一下几个可能:

1、连接数过多,占用连接的时间过长

2、存储的值过大,存取均很占用CPU和内存

3、慢查询,事其它操作等待时间超时

4、redis阻塞,某个操作把Redis阻塞,导致CPU飙升

由于项目上线时间已经很久,前三个可能基本都在平时查看Redis服务器性能的过程中排除掉,因此很大概率是第四个,突然想起前几天做的功能,有个模糊查询,该不是这个问题吧?我到网站输入“Redis 模糊查询 性能”,出来非常多关于redis模糊查询性能急剧下降的的情况,而且建议生产环境下禁用redis的模糊查询,于是我把模糊查询这块业务直接注释掉,重新上线,运行了半天,再没出现这个问题,因此可以断定就是模糊查询搞的鬼。

【替代方案】

有问题肯定是要解决的,既然模糊查询行不通的,那就得想别的办法达到目的,想到Redis有Set这这种存储结构,因此可以把用户的所有cookie key都放到一个用户专属的Set中,每次用户登录成功之后,都把之前Set里的cookie key清除,然后再把最新的key放进去,这样就可以达到同样的目的了。

String setKey = Config.REDIS.prefix_customer_cookie_list + datacus.getId();

//取出所有的用户的cookie key

Set list = RedisApi.getSet(setKey);

if (list != null && list.size() > 0) {

//删除用户所有的cookie key

RedisApi.removeFromSet(setKey, list.toArray(new String[0]));

}

//把最新的cookie key加入到Set中

RedisApi.addSet(setKey, token);

欲知大流量下的效果如何,请关注我哦,下回发推文后回复你。

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