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关于java:Redis最佳实践上

作者：

jiezi

在

引言

只管 redis 是一款十分优良的 NoSQL 数据库，但更重要的是，作为使用者咱们应该学会在不同的场景中如何更好的应用它，更大的施展它的价值。次要能够从这四个方面进行优化：Redis键值设计、批处理优化、服务端优化、集群配置优化

1. Redis慢查问日志应用

Redis 提供了慢日志命令的统计性能，它记录了有哪些命令在执行时耗时比拟久。

查看 Redis 慢日志之前，你须要设置慢日志的阈值。例如，设置慢日志的阈值为 5 毫秒，并且保留最近 500 条慢日志记录：

# 命令执行耗时超过 5 毫秒，记录慢日志
CONFIG SET slowlog-log-slower-than 5000
# 只保留最近 500 条慢日志
CONFIG SET slowlog-max-len 500

设置实现之后，所有执行的命令如果操作耗时超过了 5 毫秒，都会被 Redis 记录下来。

此时，你能够执行以下命令，就能够查问到最近记录的慢日志：

  • slowlog len：查问慢查问日志长度
  • slowlog get [n]：读取n条慢查问日志
  • slowlog reset：清空慢查问列表
127.0.0.1:6379> SLOWLOG get 5
1) 1) (integer) 12691       # 慢日志ID
   2) (integer) 16027264377  # 执行工夫戳
   3) (integer) 6989        # 执行耗时(微秒)
   4) 1) "LRANGE"           # 具体执行的命令和参数
      2) "goods_list:100"
      3) "0"
      4) "-1"
2) 1) (integer) 12692
   2) (integer) 16028254247
   3) (integer) 5454
   4) 1) "GET"
      2) "good_info:100"

有可能会导致操作提早的状况：

  • 常常应用 O(N) 以上复杂度的命令，例如 SORT、SUNION、ZUNIONSTORE 聚合类命令，要花费更多的 CPU 资源
  • 应用 O(N) 复杂度的命令，但 N 的值十分大，Redis 一次须要返回给客户端的数据过多，更多工夫破费在数据协定的组装和网络传输过程中。

你能够应用以下办法优化你的业务：

  • 尽量不应用 O(N) 以上简单度过高的命令，对于数据的聚合操作，放在客户端做
  • 执行 O(N) 命令，保障 N 尽量的小（举荐 N <= 300），每次获取尽量少的数据，让 Redis 能够及时处理返回

2. Redis键值设计

2.1 优雅的key构造

Redis的Key尽管能够自定义，但最好遵循上面的几个最佳实际约定：

  • 遵循根本格局：[业务名称]:[数据名]:[id]
  • 长度不超过44字节
  • 不蕴含特殊字符

例如：咱们的登录业务，保留用户信息，其key能够设计成如下格局：

这样设计的益处：

  • 可读性强
  • 防止key抵触
  • 方便管理
  • 更节俭内存： key是string类型，底层编码蕴含int、embstr和raw三种。embstr在小于44字节应用，采纳间断内存空间，内存占用更小。当字节数大于44字节时，会转为raw模式存储，在raw模式下，内存空间不是间断的，而是采纳一个指针指向了另外一段内存空间，在这段空间里存储SDS内容，这样空间不间断，拜访的时候性能也就会收到影响，还有可能产生内存碎片

2.2 回绝BigKey

2.2.1 什么是BigKey

如果一个 key 写入的 value 十分大，那么 Redis 在分配内存时就会比拟耗时。同样的，当删除这个 key 时，开释内存也会比拟耗时，这种类型的 key 咱们个别称之为 bigkey。

BigKey 通常以 Key 的大小和 Key 中成员的数量来综合断定，例如：

  • Key 自身的数据量过大：一个 String 类型的 Key ，它的值为 5 MB
  • Key 中的成员数过多：一个 ZSET 类型的 Key ，它的成员数量为 10,000 个
  • Key 中成员的数据量过大：一个 Hash 类型的 Key ，它的成员数量尽管只有 1,000 个但这些成员的 Value（值）总大小为 100 MB

那么如何判断元素的大小呢？redis 也给咱们提供了命令

MEMORY USAGE KEY

推荐值：

  • 单个 key 的 value 小于 10KB
  • 对于汇合类型的 key，倡议元素数量小于 1000

2.2.2 BigKey 的危害

  • 网络阻塞

    对 BigKey 执行读申请时，大量的 QPS 就可能导致带宽使用率被占满，导致 Redis 实例，乃至所在物理机变慢

  • 数据歪斜

    BigKey 所在的 Redis 实例内存使用率远超其余实例，无奈使数据分片的内存资源达到平衡

  • Redis 阻塞

    对元素较多的 hash、list、zset 等做运算会耗时较旧，使主线程被阻塞

  • CPU 压力

    对 BigKey 的数据序列化和反序列化会导致 CPU 的使用率飙升，影响 Redis 实例和本机其它利用

2.2.3 如何发现BigKey

redis-cli --bigkeys  -a `明码`

利用 redis-cli 提供的–bigkeys 参数，能够遍历剖析所有 key，并返回 Key 的整体统计信息与每个数据类型的 Top1 的 big key

这个命令的原理，就是 Redis 在外部执行了 SCAN 命令，遍历整个实例中所有的 key，而后针对 key 的类型，别离执行 STRLEN、LLEN、HLEN、SCARD、ZCARD 命令，来获取 String 类型的长度、容器类型（List、Hash、Set、ZSet）的元素个数。

这里须要揭示你的是，当执行这个命令时，要留神 2 个问题：

  • 对线上实例进行 bigkey 扫描时，Redis 的 OPS 会突增，为了升高扫描过程中对 Redis 的影响，最好管制一下扫描的频率，指定 -i 参数即可，它示意扫描过程中每次扫描后劳动的工夫距离，单位是秒
  • 扫描后果中，对于容器类型（List、Hash、Set、ZSet）的 key，只能扫描出元素最多的 key。但一个 key 的元素多，不肯定示意占用内存也多，你还须要依据业务状况，进一步评估内存占用状况
scan cursor count n

本人编程，利用 scan 扫描 Redis 中的所有 key，利用 strlen、hlen 等命令判断 key 的长度（此处不倡议应用 MEMORY USAGE）

scan 命令调用完后每次会返回 2 个元素，第一个是下一次迭代的光标，第一次光标会设置为 0，当最初一次 scan 返回的光标等于 0 时，示意整个 scan 遍历完结了，第二个返回的是 List，一个匹配的 key 的数组

public class JedisTest {
    private Jedis jedis;
    @BeforeEach
    void setUp() {
        // 1.建设连贯
        // jedis = new Jedis("192.168.150.101", 6379);
        jedis = JedisConnectionFactory.getJedis();
        // 2.设置明码
        jedis.auth("123321");
        // 3.抉择库
        jedis.select(0);
    }
    final static int STR_MAX_LEN = 10 * 1024;
    final static int HASH_MAX_LEN = 500;
    @Test
    void testScan() {
        int maxLen = 0;
        long len = 0;
        String cursor = "0";
        do {
            // 扫描并获取一部分key
            ScanResult<String> result = jedis.scan(cursor);
            // 记录cursor
            cursor = result.getCursor();
            List<String> list = result.getResult();
            if (list == null || list.isEmpty()) {
                break;
            }
            // 遍历
            for (String key : list) {
                // 判断key的类型
                String type = jedis.type(key);
                switch (type) {
                    case "string":
                        len = jedis.strlen(key);
                        maxLen = STR_MAX_LEN;
                        break;
                    case "hash":
                        len = jedis.hlen(key);
                        maxLen = HASH_MAX_LEN;
                        break;
                    case "list":
                        len = jedis.llen(key);
                        maxLen = HASH_MAX_LEN;
                        break;
                    case "set":
                        len = jedis.scard(key);
                        maxLen = HASH_MAX_LEN;
                        break;
                    case "zset":
                        len = jedis.zcard(key);
                        maxLen = HASH_MAX_LEN;
                        break;
                    default:
                        break;
                }
                if (len >= maxLen) {
                    System.out.printf("Found big key : %s, type: %s, length or size: %d %n", key, type, len);
                }
            }
        } while (!cursor.equals("0"));
    }
    @AfterEach
    void tearDown() {
        if (jedis != null) {
            jedis.close();
        }
    }
}

第三方工具

  • 利用第三方工具，如 Redis-Rdb-Tools 剖析 RDB 快照文件，全面剖析内存应用状况
  • https://github.com/sripathikr…

网络监控

  • 自定义工具，监控进出 Redis 的网络数据，超出预警值时被动告警
  • 个别阿里云搭建的云服务器就有相干监控页面

2.2.4 BigKey 解决方案

这里有两点能够优化：

  • 业务利用尽量避免写入 bigkey
  • 如果你应用的 Redis 是 4.0 以上版本，用 UNLINK 命令代替 DEL，此命令能够把开释 key 内存的操作，放到后盾线程中去执行，从而升高对 Redis 的影响
  • 如果你应用的 Redis 是 6.0 以上版本，能够开启 lazy-free 机制（lazyfree-lazy-user-del = yes），在执行 DEL 命令时，开释内存也会放到后盾线程中执行

bigkey 在很多场景下，都会产生性能问题。例如，bigkey 在分片集群模式下，对于数据的迁徙也会有性能影响，以及我前面行将讲到的数据过期、数据淘汰、通明大页，都会受到 bigkey 的影响。因而，即便 reids6.0 当前，依然不倡议应用 BigKey

2.3 总结

  • Key 的最佳实际

    • 固定格局：[业务名]:[数据名]:[id]
    • 足够简短：不超过 44 字节
    • 不蕴含特殊字符

  • Value 的最佳实际：

    • 正当的拆分数据，回绝 BigKey
    • 抉择适合数据结构
    • Hash 构造的 entry 数量不要超过 1000
    • 设置正当的超时工夫

3. 批处理优化

3.1 Pipeline

3.1.1 客户端与服务端交互

单个命令的执行流程

N 条命令的执行流程

redis 解决指令是很快的，次要破费的时候在于网络传输。于是乎很容易想到将多条指令批量的传输给 redis

3.1.2 MSet

Redis 提供了很多 Mxxx 这样的命令，能够实现批量插入数据，例如：

  • mset
  • hmset

利用 mset 批量插入 10 万条数据

@Test
void testMxx() {
    String[] arr = new String[2000];
    int j;
    long b = System.currentTimeMillis();
    for (int i = 1; i <= 100000; i++) {
        j = (i % 1000) << 1;
        arr[j] = "test:key_" + i;
        arr[j + 1] = "value_" + i;
        if (j == 0) {
            jedis.mset(arr);
        }
    }
    long e = System.currentTimeMillis();
    System.out.println("time: " + (e - b));
}

3.1.3 Pipeline

MSET 尽管能够批处理，然而却只能操作局部数据类型，因而如果有对简单数据类型的批处理须要，倡议应用 Pipeline

@Test
void testPipeline() {
    // 创立管道
    Pipeline pipeline = jedis.pipelined();
    long b = System.currentTimeMillis();
    for (int i = 1; i <= 100000; i++) {
        // 放入命令到管道
        pipeline.set("test:key_" + i, "value_" + i);
        if (i % 1000 == 0) {
            // 每放入1000条命令，批量执行
            pipeline.sync();
        }
    }
    long e = System.currentTimeMillis();
    System.out.println("time: " + (e - b));
}

3.2 集群下的批处理

如 MSET 或 Pipeline 这样的批处理须要在一次申请中携带多条命令，而此时如果 Redis 是一个集群，那批处理命令的多个 key 必须落在一个插槽中，否则就会导致执行失败。大家能够想一想这样的要求其实很难实现，因为咱们在批处理时，可能一次要插入很多条数据，这些数据很有可能不会都落在雷同的节点上，这就会导致报错了

这个时候，咱们能够找到 4 种解决方案

  • 第一种计划：串行执行，所以这种形式没有什么意义，当然，执行起来就很简略了，毛病就是耗时过久。
  • 第二种计划：串行 slot，简略来说，就是执行前，客户端先计算一下对应的 key 的 slot ，一样 slot 的 key 就放到一个组里边，不同的，就放到不同的组里边，而后对每个组执行 pipeline 的批处理，他就能串行执行各个组的命令，这种做法比第一种办法耗时要少，然而毛病呢，相对来说简单一点，所以这种计划还须要优化一下
  • 第三种计划：并行 slot，相较于第二种计划，在分组实现后串行执行，第三种计划，就变成了并行执行各个命令，所以他的耗时就十分短，然而实现呢，也更加简单。
  • 第四种：hash_tag，redis 计算 key 的 slot 的时候，其实是依据 key 的无效局部来计算的，通过这种形式就能一次解决所有的 key，这种形式耗时最短，实现也简略，然而如果通过操作 key 的无效局部，那么就会导致所有的 key 都落在一个节点上，产生数据歪斜的问题，所以咱们举荐应用第三种形式。

3.2.1 串行化执行代码实际

public class JedisClusterTest {

    private JedisCluster jedisCluster;

    @BeforeEach
    void setUp() {
        // 配置连接池
        JedisPoolConfig poolConfig = new JedisPoolConfig();
        poolConfig.setMaxTotal(8);
        poolConfig.setMaxIdle(8);
        poolConfig.setMinIdle(0);
        poolConfig.setMaxWaitMillis(1000);
        HashSet<HostAndPort> nodes = new HashSet<>();
        nodes.add(new HostAndPort("192.168.150.101", 7001));
        nodes.add(new HostAndPort("192.168.150.101", 7002));
        nodes.add(new HostAndPort("192.168.150.101", 7003));
        nodes.add(new HostAndPort("192.168.150.101", 8001));
        nodes.add(new HostAndPort("192.168.150.101", 8002));
        nodes.add(new HostAndPort("192.168.150.101", 8003));
        jedisCluster = new JedisCluster(nodes, poolConfig);
    }

    @Test
    void testMSet() {
        jedisCluster.mset("name", "Jack", "age", "21", "sex", "male");

    }

    @Test
    void testMSet2() {
        Map<String, String> map = new HashMap<>(3);
        map.put("name", "Jack");
        map.put("age", "21");
        map.put("sex", "Male");
        //对Map数据进行分组。依据雷同的slot放在一个分组
        //key就是slot，value就是一个组
        Map<Integer, List<Map.Entry<String, String>>> result = map.entrySet()
                .stream()
                .collect(Collectors.groupingBy(
                        entry -> ClusterSlotHashUtil.calculateSlot(entry.getKey()))
                );
        //串行的去执行mset的逻辑
        for (List<Map.Entry<String, String>> list : result.values()) {
            String[] arr = new String[list.size() * 2];
            int j = 0;
            for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
                j = i<<2;
                Map.Entry<String, String> e = list.get(0);
                arr[j] = e.getKey();
                arr[j + 1] = e.getValue();
            }
            jedisCluster.mset(arr);
        }
    }

    @AfterEach
    void tearDown() {
        if (jedisCluster != null) {
            jedisCluster.close();
        }
    }
}

3.2.2 Spring 集群环境下批处理代码

@Test
 void testMSetInCluster() {
     Map<String, String> map = new HashMap<>(3);
     map.put("name", "Rose");
     map.put("age", "21");
     map.put("sex", "Female");
     stringRedisTemplate.opsForValue().multiSet(map);
     List<String> strings = stringRedisTemplate.opsForValue().multiGet(Arrays.asList("name", "age", "sex"));
     strings.forEach(System.out::println);
 }

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