Redis--14--BigKey 和 热点Key

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

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BigKey

1.什么是bigkey

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，一个列表类型的value最多可以存储23-1个元素。

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,体现在元素个数过多。

bigkey无论是空间复杂度和时间复杂度都不太友好，下面我们将介绍它的危害。

2.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):例如在Redis Cluster中，bigkey 会造成节点的内存空间使用不均匀。

2. 超时阻塞:由于Redis单线程的特性，操作bigkey比较耗时，也就意味着阻塞Redis可能性增大。

3. 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1000，那么每秒产生1000MB 的流量,对于普通的千兆网卡(按照字节算是128MB/s)的服务器来说简直是灭顶之灾，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,其后果不堪设想。

bigkey的存在并不是完全致命的：

如果这个bigkey存在但是几乎不被访问,那么只有内存空间不均匀的问题存在,相对于另外两个问题没有那么重要紧急,但是如果bigkey是一个热点key(频繁访问)，那么其带来的危害不可想象,所以在实际开发和运维时一定要密切关注bigkey的存在。

3.发现bigkey

redis-cli --bigkeys可以命令统计bigkey的分布。

但是在生产环境中，开发和运维人员更希望自己可以定义bigkey的大小，而且更希望找到真正的bigkey都有哪些,这样才可以去定位、解决、优化问题。

判断一个key是否为bigkey，只需要执行debug object key查看serializedlength属性即可，它表示 key对应的value序列化之后的字节数。

如果是要遍历多个，则尽量不要使用keys的命令，可以使用scan的命令来减少压力。

scan

Redis 从2.8版本后，提供了一个新的命令scan，它能有效的解决keys命令存在的问题。和keys命令执行时会遍历所有键不同,scan采用渐进式遍历的方式来解决 keys命令可能带来的阻塞问题，但是要真正实现keys的功能,需要执行多次scan。可以想象成只扫描一个字典中的一部分键，直到将字典中的所有键遍历完毕。scan的使用方法如下:

scan cursor [match pattern] [count number]

cursor ：是必需参数，实际上cursor是一个游标，第一次遍历从0开始，每次scan遍历完都会返回当前游标的值,直到游标值为0,表示遍历结束。

Match pattern ：是可选参数,它的作用的是做模式的匹配,这点和keys的模式匹配很像。

Count number ：是可选参数,它的作用是表明每次要遍历的键个数,默认值是10,此参数可以适当增大。

可以看到，第一次执行scan 0，返回结果分为两个部分:

第一个部分9就是下次scan需要的cursor

第二个部分是10个键。接下来继续

直到得到结果cursor变为0，说明所有的键已经被遍历过了。

除了scan 以外，Redis提供了面向哈希类型、集合类型、有序集合的扫描遍历命令，解决诸如hgetall、smembers、zrange可能产生的阻塞问题，对应的命令分别是hscan、sscan、zscan，它们的用法和scan基本类似，请自行参考Redis官网。

渐进式遍历可以有效的解决keys命令可能产生的阻塞问题，但是scan并非完美无瑕，如果在scan 的过程中如果有键的变化(增加、删除、修改)，那么遍历效果可能会碰到如下问题:新增的键可能没有遍历到，遍历出了重复的键等情况，也就是说scan并不能保证完整的遍历出来所有的键，这些是我们在开发时需要考虑的。

如果键值个数比较多，scan + debug object会比较慢，可以利用Pipeline机制完成。对于元素个数较多的数据结构，debug object执行速度比较慢，存在阻塞Redis的可能，所以如果有从节点,可以考虑在从节点上执行。

4.解决bigkey

主要思路为拆分

对 big key 存储的数据 （big value）进行拆分，变成value1，value2… valueN等等。

• 例如big value 是个大json 通过 mset 的方式，将这个 key的内容打散到各个实例中，
• 或者一个hash，每个field代表一个具体属性，通过hget、hmget获取部分value，hset、hmset来更新部分属性。
• 例如big value 是个大list，可以拆成将list拆成。= list_1， list_2, list3, …listN

其他数据类型同理。

什么是热点Key？该如何解决

在Redis中，访问频率高的key称为热点key。

1. 产生原因和危害

原因

热点问题产生的原因大致有以下两种：

用户消费的数据远大于生产的数据（热卖商品、热点新闻、热点评论、明星直播）。

在日常工作生活中一些突发的事件，例如：双十一期间某些热门商品的降价促销，当这其中的某一件商品被数万次点击浏览或者购买时，会形成一个较大的需求量，这种情况下就会造成热点问题。同理，被大量刊发、浏览的热点新闻、热点评论、明星直播等，这些典型的读多写少的场景也会产生热点问题。

请求分片集中，超过单Server的性能极限。在服务端读数据进行访问时，往往会对数据进行分片切分，此过程中会在某一主机Server上对相应的Key进行访问，当访问超过Server极限时，就会导致热点Key问题的产生。

危害

1、流量集中，达到物理网卡上限。

2、请求过多，缓存分片服务被打垮。

3、DB击穿，引起业务雪崩。

2.发现热点key

预估发现

针对业务提前预估出访问频繁的热点key，例如秒杀商品业务中，秒杀的商品都是热点key。

当然并非所有的业务都容易预估出热点key，可能出现漏掉或者预估错误的情况。

客户端发现

客户端其实是距离key"最近"的地方，因为Redis命令就是从客户端发出的，以Jedis为例，可以在核心命令入口，使用这个Google Guava中的AtomicLongMap进行记录，如下所示。

使用客户端进行热点key的统计非常容易实现，但是同时问题也非常多：

(1) 无法预知key的个数，存在内存泄露的危险。

(2) 对于客户端代码有侵入，各个语言的客户端都需要维护此逻辑，维护成本较高。

(3) 规模化汇总实现比较复杂。

Redis发现

monitor命令

monitor命令可以监控到Redis执行的所有命令，利用monitor的结果就可以统计出一段时间内的热点key排行榜，命令排行榜，客户端分布等数据。

Facebook开源的redis-faina正是利用上述原理使用Python语言实现的，例如下面获取最近10万条命令的热点key、热点命令、耗时分布等数据。为了减少网络开销以及加快输出缓冲区的消费速度，monitor尽可能在本机执行。

此种方法会有两个问题：

1、monitor命令在高并发条件下，内存暴增同时会影响Redis的性能，所以此种方法适合在短时间内使用。

2、只能统计一个Redis节点的热点key，对于Redis集群需要进行汇总统计。

可以参考的框架：Facebook开源的redis-faina正是利用上述原理使用Python语言实现的

hotkeys

Redis在4.0.3中为redis-cli提供了–hotkeys，用于找到热点key。

如果有错误，需要先把内存逐出策略设置为allkeys-lfu或者volatile-lfu，否则会返回错误。

但是如果键值较多，执行较慢，和热点的概念的有点背道而驰，同时热度定义的不够准确。

抓取TCP包发现

Redis客户端使用TCP协议与服务端进行交互，通信协议采用的是RESP。如果站在机器的角度，可以通过对机器上所有Redis端口的TCP数据包进行抓取完成热点key的统计

此种方法对于Redis客户端和服务端来说毫无侵入，是比较完美的方案，但是依然存在3个问题：

(1) 需要一定的开发成本

(2) 对于高流量的机器抓包，对机器网络可能会有干扰，同时抓包时候会有丢包的可能性。

(3) 维护成本过高。

对于成本问题，有一些开源方案实现了该功能，例如ELK(ElasticSearch Logstash Kibana)体系下的packetbeat[2] 插件，可以实现对Redis、MySQL等众多主流服务的数据包抓取、分析、报表展示

3. 解决热点key

发现热点key之后，需要对热点key进行处理。

使用二级缓存

• 可以使用guava-cache或hcache，发现热点key之后，将这些热点key加载到JVM中作为本地缓存。访问这些key时直接从本地缓存获取即可，不会直接访问到redis层了，有效的保护了缓存服务器。

key分散

• 将热点key分散为多个子key，然后存储到缓存集群的不同机器上，这些子key对应的value都和热点key是一样的。当通过热点key去查询数据时，通过某种hash算法随机选择一个子key，然后再去访问缓存机器，将热点分散到了多个子key上。