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关于Redis热点key的一些思考

jiezi

关于 Redis 热点 key 的一些思考

昨天在和一个已经跳槽的同事聊天时，询问他这段时间面试时碰到的一些问题。自己也想积累一下这方面的知识。其中他说了在面试某赞公司时面试官问他关于热点 Key 的的解决方案。于是针对这次谈话以及上网查的一些资料后的思考进行一下总结。方便后续自己查阅。

什么是热点 Key

其实对于热点 Key，网上一查一大堆，这里我就引用网上的一段话。

从基于用户消费的数据远远大于生产的数据的角度来讲，我们平常使用的知乎等软件时，大多数人平常仅仅只是浏览，并不会去提问问题、发表的文章，偶尔会发表自己的文章或者看法，这就是一个典型的读多写少的情景，当然此类情景不太容易导致热点的产生。

在日常工作生活中一些突发的的事件，诸如：“双 11”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、购买时，会形成一个较大的需求量，这种情况下就会产生一个单一的 Key，这样就会引起一个热点；同理，当被大量刊发、浏览的热点新闻，热点评论等也会产生热点；另外，在服务端读数据进行访问时，往往会对数据进行分片切分，此类过程中会在某一主机 Server 上对相应的 Key 进行访问，当访问超过主机 Server 极限时，就会导致热点 Key 问题的产生。

如何解决？

针对于热点 Key 的解决方案网上的查找出来无非就是两种

  • 服务端缓存：即将热点数据缓存至服务端的内存中
  • 备份热点 Key：即将热点 Key+ 随机数，随机分配至 Redis 其他节点中。这样访问热点 key 的时候就不会全部命中到一台机器上了。

其实这两个解决方案前提都是知道了热点 Key 是什么的情况，那么如何找到热点 key 呢？

热点检测

  1. 凭借经验，进行预估：例如提前知道了某个活动的开启，那么就将此 Key 作为热点 Key
  2. 客户端收集：在操作 Redis 之前对数据进行统计
  3. 抓包进行评估：Redis 使用 TCP 协议与客户端进行通信，通信协议采用的是 RESP，所以能进行拦截包进行解析
  4. 在 proxy 层，对每一个 redis 请求进行收集上报
  5. Redis 自带命令查询：Redis4.0.4 版本提供了 redis-cli –hotkeys 就能找出热点 Key

如果要用 Redis 自带命令查询时，要注意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。进入 Redis 中使用 config set maxmemory-policy allkeys-lfu 即可。

服务端缓存

假设我们已经统计出了一些热点 Key，将这些数据缓存到了服务端，那么还有一个问题。就是如何 保证 Redis 和服务端热点 Key 的数据一致性。我这里想到的解决方案是利用 Redis 自带的消息通知机制，对于热点 Key 客户端建立一个监听，当热点 Key 有更新操作的时候，客户端也随之更新。

主要代码如下，监听类负责接收到 Redis 的事件，然后筛选出热点 Key 进行相应的动作

public class KeyExpiredEventMessageListener implements MessageListener {

    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;

    @Override
    public void onMessage(Message message, byte[] pattern) {String key = new String(message.getChannel());
        key = key.substring(key.indexOf(":")+1);
        String action = new String(message.getBody());
        if (HotKey.containKey(key)){String value = redisTemplate.opsForValue().get(key)+"";
            switch (action){
                case "set":
                    log.info("热点 Key:{} 修改",key);
                    HotKeyAction.UPDATE.action(key,value);
                    break;
                case "expired":
                    log.info("热点 Key:{} 到期删除",key);
                    HotKeyAction.REMOVE.action(key,null);
                    break;
                case "del":
                    log.info("热点 Key:{} 删除",key);
                    HotKeyAction.REMOVE.action(key,null);
                    break;
            }
        }
    }
}

建立一个存储热点 Key 的数据结构ConcurrentHashMap，并设置相应的操作方法，这里设置了假数据，在 static 代码块中直接设置了两个热点 Key

public class HotKey {private static Map<String,String> hotKeyMap = new ConcurrentHashMap<>();
    private static List<String> hotKeyList = new CopyOnWriteArrayList<>();

    static {setHotKey("hu1","1");
        setHotKey("hu2","2");
    }

    public static void setHotKey(String key,String value){hotKeyMap.put(key,value);
        hotKeyList.add(key);
    }

    public static void updateHotKey(String key,String value){hotKeyMap.put(key,value);
    }

    public static String getHotValue(String key){return hotKeyMap.get(key);
    }

    public static void removeHotKey(String key){hotKeyMap.remove(key);
    }

    public static boolean containKey(String key){return hotKeyList.contains(key);
    }
}

其实用 Redis 的事件通知机制挺不好的，因为只要开启了事件通知，那么每个 Key 的变化都会发消息，这样也会平白无故的加重 Redis 服务器的负担。当然我只是简单的演示一下，除了这种通知方案以外还有很多种方法。

备份热点 Key

这个方案说起来其实也很简单，就是不要让 key 走到一台机器上就行，但是我们知道在 Redis 集群中包含了 16384 个哈希槽 (Hash slot)，集群使用公式CRC16(key) % 16384 来计算 Key 属于哪个槽。那么同一个 Key 计算出来的值应该都是一样的，如何将 Key 分到其他机器上呢？只要再后面加上随机数就行了，这样就能保证同一个 Key 分布在不同机器上，在访问的时候通过 Key+ 随机数的方式进行访问。

伪代码如下

const M = N * 2
// 生成随机数
random = GenRandom(0, M)
// 构造备份新 key
bakHotKey = hotKey +“_”+ random
data = redis.GET(bakHotKey)
if data == NULL {
     // 从数据库中取数据
    data = GetFromDB()
    // 存放在 Redis 中，以便下次能取到
    redis.SET(bakHotKey, expireTime + GenRandom(0,5))
}

代码地址 Github

参考文章

  • http://mysql.taobao.org/monthly/2018/09/08/
  • https://www.cnblogs.com/rjzheng/p/10874537.html
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