2023-06-21:redis中什么是BigKey?该如何解决?

2023-06-21:redis中什么是BigKey?该如何解决?

答案2023-06-21:

什么是bigkey

bigkey是指存储在Key-Value数据库中的键对应的值所占用的内存空间较大。举个例子,如果值是字符串类型,它可以达到最大512MB的存储空间;如果值是列表类型,最多可以存储 2^32 - 1 个元素,即 4294967295 个元素。

根据数据结构的不同,我们可以将bigkey进一步分为字符串类型的bigkey和非字符串类型的bigkey。

字符串类型的bigkey:这种bigkey指的是在Key-Value数据库中,键对应的字符串值所占用的内存空间较大。一般来说,当一个值超过10KB时,就可以被认为是字符串类型的bigkey。但需要注意的是,这个阈值可以根据具体的业务需求和系统的OPS(每秒操作次数)进行调整,不同的环境可能会有不同的定义。

非字符串类型的bigkey:这种bigkey指的是键对应的值是其他非字符串类型(例如哈希、列表、集合、有序集合等),而这些数据结构中的元素数量多到足以被认为是bigkey。例如,当一个哈希表、列表、集合或有序集合中的元素数量超过较大的阈值时,可以被视为非字符串类型的bigkey。

bigkey在Redis中具有不友好的空间复杂度和时间复杂度,以下是它的危害。

bigkey的危害

bigkey的危害体现在三个方面:

1、内存空间不均匀(平衡):特别是在Redis Cluster中,bigkey可能导致节点的内存空间使用不均匀。当某个节点存储了大量的bigkey时,该节点的内存占用会增加,并且可能超出其他节点的内存使用量。这样就破坏了集群的负载均衡,导致一些节点承受了过多的负载,而其他节点却相对空闲。

2、超时阻塞:由于Redis的单线程特性,操作bigkey可能会耗费较长的时间,这也意味着Redis被阻塞的可能性增大。

3、网络拥塞:获取bigkey时产生的网络流量较大,可能引起网络拥塞问题。

假设一个bigkey的大小为1MB,每秒访问量为1000个请求,那么每秒产生的流量将达到1000MB。对于普通的千兆网卡(以字节计算约为128MB/s)的服务器来说,这将带来巨大的网络负载,甚至可能导致灾难性的影响。尤其是在采用单机多实例的方式部署服务器时,一个大型bigkey的影响最终会波及到其他实例上,后果不堪设想。

bigkey的存在并非完全致命:

如果一个bigkey存在但几乎不被频繁访问,那么主要的问题可能是内存空间的不均衡分布,相对于其他问题来说,这个问题的重要性和紧急性可能较低。然而,如果这个bigkey是一个热点key(频繁被访问),那么它所带来的危害就不容忽视。当一个热点bigkey的访问量特别大时,它可能会对Redis服务器和其他实例产生严重的性能影响。

因此,在实际的开发和运维过程中,密切关注bigkey的存在是非常重要的。特别是对于热点bigkey,需要采取相应的策略来应对,例如数据分片、缓存或其他优化措施,以确保系统的高性能和稳定运行。及时监控和处理bigkey问题,有助于维护整体的系统性能和用户体验。

发现bigkey

使用命令redis-cli --bigkeys可以统计和查看bigkey的分布情况。

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在生产环境中,开发和运维人员通常希望能够自定义bigkey的大小,并且找到真正的bigkey,以便能够定位、解决和优化相关问题。

为了判断一个key是否为bigkey,可以执行DEBUG OBJECT key命令并查看serializedlength属性,它表示key对应的value序列化后的字节数。通过检查这个属性,我们可以确定一个key是否为bigkey。

image.png

当需要遍历多个key时,应避免使用keys命令,而是采用SCAN命令来减轻Redis服务器的压力。

scan

自Redis 2.8版本以后,引入了SCAN命令来高效地解决KEYS命令存在的问题。不同于KEYS命令一次性遍历所有键的方式,SCAN采用渐进式遍历的方式,以解决可能引起阻塞的问题。要完全实现KEYS命令的功能,需要执行多次SCAN命令。可以将其想象为逐步扫描字典中的一部分键,直到所有键都遍历完成。

SCAN命令使用方法如下:

SCAN cursor [MATCH pattern] [COUNT number]
  • cursor是必需的参数,实际上是一个游标。第一次遍历时,游标值为0,每次执行完SCAN命令后,会返回当前游标的值,直到游标值为0,表示遍历已结束。

  • MATCH pattern是可选参数,用于指定键名的模式匹配,类似于KEYS命令的模式匹配功能。

  • COUNT number是可选参数,用于指定每次要遍历的键的数量,其默认值为10,如果需要可以适当增大此参数。

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可以观察到,使用SCAN 0命令的第一次执行结果包含两部分:

第一部分是下一次执行SCAN命令所需的游标值(通常是一个整数)。

第二部分是返回的10个键。

接下来可以继续执行SCAN命令,并使用上一次返回的游标值作为参数,直到游标值变为0,表示所有键都已经遍历完毕。

除了SCAN命令,Redis还提供了针对哈希类型、集合类型和有序集合类型的扫描遍历命令,分别是HSCANSSCANZSCAN。它们的作用是解决类似于HGETALLSMEMBERSZRANGE等可能导致阻塞的操作。这些命令的用法类似于SCAN命令,请参考Redis官方文档获取更多信息。

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渐进式遍历确实可以有效解决KEYS命令可能产生的阻塞问题,但并非完美无瑕。在使用SCAN命令进行遍历过程中,如果键空间有变化(增加、删除、修改),可能会遇到以下问题:新增的键可能没有被遍历到,或者遍历结果中可能包含重复的键。因此,在开发过程中需要考虑这些潜在的情况。

当键值个数较多时,使用SCAN命令结合DEBUG OBJECT执行速度可能较慢,此时可以考虑利用Redis的Pipeline机制来提高性能。对于元素个数较多的数据结构,DEBUG OBJECT命令执行速度较慢,并且可能导致Redis阻塞。因此,如果存在从节点,可以考虑在从节点上执行这些操作。

解决bigkey

解决大键(bigkey)的主要思路是拆分,将存储在大键中的数据(大值)进行拆分,分成多个小的值(value1,value2…valueN)进行存储。

例如,如果大值是一个大的JSON对象,可以通过使用MSET命令将该键的内容拆分存储到各个实例中,或者使用哈希表(hash),其中每个字段代表一个具体属性。可以使用HGETHMGET命令来获取部分值,使用HSETHMSET命令来更新部分属性。

同样地,如果大值是一个大的列表(list),可以将其拆分为多个小的列表(list_1,list_2,list_3…list_N)进行存储。

对于其他数据类型也可以采用类似的拆分策略。

通过拆分大键,可以将大的值分割为小的部分,这样可以更好地利用Redis的内存和性能。这种拆分策略可以根据实际情况进行调整,以满足存储和访问的需求。

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