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关于java:Redis中的BigKey问题排查与解决思路

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摘要

Redis 是一款性能强劲的内存数据库,然而在应用过程中,咱们可能会遇到 Big Key 问题,这个问题就是 Redis 中某个 key 的 value 过大,所以Big Key 问题实质是 Big Value 问题,导致 Redis 的性能降落或者解体。本文将向大家介绍如何排查和解决这个问题。

Big Key 问题介绍

在 Redis 中,每个 key 都有一个对应的 value,如果某个 key 的 value 过大,就会导致 Redis 的性能降落或者解体,比玄学更玄学,因为 Redis 须要将大 key 全副加载到内存中,这会占用大量的内存空间,会升高 Redis 的响应速度,这个问题被称为 Big Key 问题。不要小看这个问题,它可是能让你的 Redis 霎时变成“乌龟”,因为 Redis 单线程的个性,操作 Big Key 的通常比拟耗时,也就意味着阻塞 Redis 可能性越大,这样会造成客户端阻塞或者引起故障切换,有可能导致“慢查问”。

一般而言,上面这两种状况被称为大 key:

  • String 类型的 key 对应的 value 超过 10 MB。
  • list、set、hash、zset 等汇合类型,汇合元素个数超过 5000 个。

以上对 Big Key 的判断规范并不是惟一,只是一个大体的规范。在理论业务开发中,对 Big Key 的判断是须要依据具体的应用场景做不同的判断。比方操作某个 key 导致申请响应工夫变慢,那么这个 key 就能够断定成 Big Key。

在 Redis 中,大 key 通常是由以下几种起因导致的

  • 对象序列化后的大小过大
  • 存储大量数据的容器,如 set、list 等
  • 大型数据结构,如 bitmap、hyperloglog 等

如果不及时处理这些大 key,它们会逐步耗费 Redis 服务器的内存资源,最终导致 Redis 解体。

Big Key 问题排查

当呈现 Redis 性能急剧下降的状况时,很可能是因为存在大 key 导致的。在排除大 key 问题时,能够思考采取以下几种办法:

应用 BIGKEYS 命令

Redis 自带的 BIGKEYS 命令能够查问以后 Redis 中所有 key 的信息,对整个数据库中的键值对大小状况进行统计分析,比如说,统计每种数据类型的键值对个数以及均匀大小。此外,这个命令执行后,会输入每种数据类型中最大的 bigkey 的信息,对于 String 类型来说,会输入最大 bigkey 的字节长度,对于汇合类型来说,会输入最大 bigkey 的元素个数

BIGKEYS命令会扫描整个数据库,这个命令自身会阻塞 Redis,找出所有的大键,并将其以一个列表的模式返回给客户端。

命令格局如下:

$ redis-cli --bigkeys

返回示例如下:

# Scanning the entire keyspace to find biggest keys as well as
# average sizes per key type.  You can use -i 0.1 to sleep 0.1 sec
# per 100 SCAN commands (not usually needed).

[00.00%] Biggest string found so far 'a' with 3 bytes
[05.14%] Biggest list   found so far 'b' with 100004 items
[35.77%] Biggest string found so far 'c' with 6 bytes
[73.91%] Biggest hash   found so far 'd' with 3 fields

-------- summary -------

Sampled 506 keys in the keyspace!
Total key length in bytes is 3452 (avg len 6.82)

Biggest string found 'c' has 6 bytes
Biggest   list found 'b' has 100004 items
Biggest   hash found 'd' has 3 fields

504 strings with 1403 bytes (99.60% of keys, avg size 2.78)
1 lists with 100004 items (00.20% of keys, avg size 100004.00)
0 sets with 0 members (00.00% of keys, avg size 0.00)
1 hashs with 3 fields (00.20% of keys, avg size 3.00)
0 zsets with 0 members (00.00% of keys, avg size 0.00)

须要留神的是,因为 BIGKEYS 命令须要扫描整个数据库,所以它可能会对 Redis 实例造成肯定的累赘。在执行这个命令之前,请确保您的 Redis 实例有足够的资源来解决它,倡议在从节点执行

Debug Object

如果咱们找到了 Big Key,就须要对其进行进一步的剖析。咱们能够应用命令 debug object key 查看某个 key 的详细信息,包含该 key 的 value 大小等。这时候你就能够“窥探”Redis 的外部,看看到底是哪个 key 太大了。

Debug Object 命令是一个调试命令,当 key 存在时,返回无关信息。当 key 不存在时,返回一个谬误。

redis 127.0.0.1:6379> DEBUG OBJECT key
Value at:0xb6838d20 refcount:1 encoding:raw serializedlength:9 lru:283790 lru_seconds_idle:150

redis 127.0.0.1:6379> DEBUG OBJECT key
(error) ERR no such key

serializedlength 示意 key 对应的 value 序列化之后的字节数

memory usage

在 Redis4.0 之前,只能通过 DEBUG OBJECT 命令估算 key 的内存应用(字段 serializedlength),但 DEBUG OBJECT 命令是有误差的。

4.0 版本及以上,咱们能够应用 memory usag 命令。

memory usage 命令应用非常简单,间接按 memory usage key 名字;如果以后 key 存在,则返回 key 的 value 理论应用内存估算值;如果 key 不存在,则返回 nil。

127.0.0.1:6379> set k1 value1
OK
127.0.0.1:6379> memory usage k1    // 这里 k1 value 占用 57 字节内存
(integer) 57
127.0.0.1:6379> memory usage aaa  // aaa 键不存在,返回 nil.
(nil)

对于除 String 类型之外的类型,memory usage 命令采纳抽样的形式,默认抽样 5 个元素,所以计算是近似值,咱们也能够指定抽样的个数。

示例阐明:生成一个 100w 个字段的 hash 键:hkey,每字段的 value 长度是从 1~1024 字节的随机值。

127.0.0.1:6379> hlen hkey    // hkey 有 100w 个字段,每个字段的 value 长度介于 1~1024 个字节
(integer) 1000000
127.0.0.1:6379> MEMORY usage hkey   // 默认 SAMPLES 为 5,剖析 hkey 键内存占用 521588753 字节
(integer) 521588753
127.0.0.1:6379> MEMORY usage hkey SAMPLES  1000 // 指定 SAMPLES 为 1000,剖析 hkey 键内存占用 617977753 字节
(integer) 617977753
127.0.0.1:6379> MEMORY usage hkey SAMPLES  10000 // 指定 SAMPLES 为 10000,剖析 hkey 键内存占用 624950853 字节
(integer) 624950853

要想获取 key 较准确的内存值,就指定更大抽样个数。然而抽样个数越大,占用 cpu 工夫分片就越大。

redis-rdb-tools

redis-rdb-tools 是一个 python 的解析 rdb 文件的工具,在剖析内存的时候,咱们次要用它生成内存快照。能够把 rdb 快照文件生成 CSV 或 JSON 文件,也能够导入到 MySQL 生成报表来剖析。

应用 PYPI 装置

pip install rdbtools

生成内存快照

rdb -c memory dump.rdb > memory.csv

在生成的 CSV 文件中有以下几列:

  • database key 在 Redis 的 db
  • type key 类型
  • key key 值
  • size_in_bytes key 的内存大小
  • encoding value 的存储编码模式
  • num_elements key 中的 value 的个数
  • len_largest_element key 中的 value 的长度

能够在 MySQL 中新建表而后导入进行剖析,而后能够间接通过 SQL 语句进行查问剖析。

CREATE TABLE `memory` (`database` int(128) DEFAULT NULL,
     `type` varchar(128) DEFAULT NULL,
     `KEY` varchar(128),
     `size_in_bytes` bigint(20) DEFAULT NULL,
     `encoding` varchar(128) DEFAULT NULL,
     `num_elements` bigint(20) DEFAULT NULL,
     `len_largest_element` varchar(128) DEFAULT NULL,
     PRIMARY KEY (`KEY`)
 );

例子:查问内存占用最高的 3 个 key

mysql> SELECT * FROM memory ORDER BY size_in_bytes DESC LIMIT 3;
+----------+------+-----+---------------+-----------+--------------+---------------------+
| database | type | key | size_in_bytes | encoding  | num_elements | len_largest_element |
+----------+------+-----+---------------+-----------+--------------+---------------------+
|        0 | set  | k1  |        624550 | hashtable |        50000 | 10                  |
|        0 | set  | k2  |        420191 | hashtable |        46000 | 10                  |
|        0 | set  | k3  |        325465 | hashtable |        38000 | 10                  |
+----------+------+-----+---------------+-----------+--------------+---------------------+
3 rows in set (0.12 sec)

Big Key 问题解决思路

当发现存在大 key 问题时,咱们须要及时采取措施来解决这个问题。上面列出几种可行的解决思路:

宰割大 key

将 Big Key 拆分成多个小的 key。这个办法比较简单,然而须要批改应用程序的代码。就像是把一个大蛋糕切成小蛋糕一样,有点费劲,然而能够解决问题。

或者尝试将 Big Key 转换成 Redis 的数据结构。例如,将 Big Key 转换成 Hash,List 或者 Set 等数据结构。

对象压缩

如果大 key 的大小次要是因为对象序列化后的体积过大,咱们能够思考应用压缩算法来减小对象的大小。Redis 本身反对多种压缩算法,例如 LZF、Snappy 等。

间接删除

如果你应用的是 Redis 4.0+ 的版本,能够间接应用 unlink 命令去异步删除。4.0 以下的版本 能够思考应用 scan , 分批次删除。

无论采纳哪种办法,都须要留神以下几点:

  1. 防止应用过大的 value。如果须要存储大量的数据,能够将其拆分成多个小的 value。就像是吃饭一样,一口一口的吃,不要贪多嚼不烂。
  2. 防止应用不必要的数据结构。例如,如果只须要存储一个字符串,就不要应用 Hash 或者 List 等数据结构。
  3. 定期清理过期的 key。如果 Redis 中存在大量的过期 key,就会导致 Redis 的性能降落。就像是家里的垃圾,须要定期清理。
  4. 对象压缩

总结

Big Key 问题是 Redis 中常见的问题之一,然而通过正当的排查和解决思路,咱们能够无效地防止这个问题。在应用 Redis 时,须要留神防止应用过大的 value 和不必要的数据结构,以及定期清理过期的 key。


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