关于Bigkey对redis 的影响和解决方法

 

  本文内容属于《redis开发与运维》读书笔记。

 
  bigkey是指key对应的value所占的内存空间比较大，例如一个字符串类型的value可以最大存到512MB。如果按照数据结构来细分的话，一般分为字符串类型bigkey和非字符串类型bigkey。
 
  字符串类型：体现在单个value值很大，一般认为超过10KB就是
bigkey，但这个值和具体的OPS相关。
  
  非字符串类型：哈希、列表、集合、有序集合。
  

  bigkey的危害

  
  ·内存空间不均匀（平衡）：例如在Redis 集群中，bigkey会造成各个节点的内存空间使用不均匀。
  
  超时阻塞：由于Redis时单线程，对bigkey进行操作时，不仅耗时并且会占用资源，也就意味着Redis阻塞的可能性会增大。
  
  网络拥塞：每次获取bigkey产生的网络流量较大，假设一个bigkey为1MB，每秒访问量为500，那么每秒产生500MB的流量，对于普通的千兆网卡（按照字节算是128MB/s）的服务器来说，这是不能接受的，而且一般服务器会采用单机多实例的方式来部署，也就是说一个bigkey可能会对其他实例造成影响。
  
  Tip：bigkey并不是存在就会对redis造成影响的额，比如这个bigkey虽然存在但是几乎没有请求去访问，那么只会有内存空间不均匀的问题，相对于另外两个问题就大概率不会发生，但是如果bigkey是一个热点key（访问次数及其频繁），那么其造成的影响将是非常恶劣的，所以在实际开发和运维时一定要密切关注bigkey的存在。
  

  bigkey的处理方法

  
  在实际生产环境中发现bigkey的两种方式如下：
  
  被动收集：许多人确实可能不重视bigkey，但是这种bigkey一旦大量访问，很可能就会带来命令慢查询和网卡跑满问题，开发人员通过对异常的分析通常能找到异常原因可能是bigkey，这种方式虽然不推荐，但是在实际生产环境中却大量存在，建议修改Redis客户端，当抛出异常时打印出所操作的key，方便排查bigkey问题。
  
  主动检测：scan+debug object：如果怀疑存在bigkey，可以使用scan命令渐进的扫描出所有的key，分别计算每个key的serializedlength，找到对应bigkey进行相应的处理和报警，这种方式是比较推荐的。