2

Redis性能瓶颈揭秘:如何优化大key问题? - 一灯架构

 1 year ago
source link: https://www.cnblogs.com/yidengjiagou/p/17324974.html
Go to the source link to view the article. You can view the picture content, updated content and better typesetting reading experience. If the link is broken, please click the button below to view the snapshot at that time.
neoserver,ios ssh client
image

1. 什么是Redis大key问题

Redis大key问题指的是某个key对应的value值所占的内存空间比较大,导致Redis的性能下降、内存不足、数据不均衡以及主从同步延迟等问题。

到底多大的数据量才算是大key?

没有固定的判别标准,通常认为字符串类型的key对应的value值占用空间大于1M,或者集合类型的k元素数量超过1万个,就算是大key。

Redis大key问题的定义及评判准则并非一成不变,而应根据Redis的实际运用以及业务需求来综合评估。例如,在高并发且低延迟的场景中,仅10kb可能就已构成大key;然而在低并发、高容量的环境下,大key的界限可能在100kb。因此,在设计与运用Redis时,要依据业务需求与性能指标来确立合理的大key阈值。

2. 大key带来的影响

  1. 内存占用过高。大Key占用过多的内存空间,可能导致可用内存不足,从而触发内存淘汰策略。在极端情况下,可能导致内存耗尽,Redis实例崩溃,影响系统的稳定性。
  2. 性能下降。大Key会占用大量内存空间,导致内存碎片增加,进而影响Redis的性能。对于大Key的操作,如读取、写入、删除等,都会消耗更多的CPU时间和内存资源,进一步降低系统性能。
  3. 阻塞其他操作。某些对大Key的操作可能会导致Redis实例阻塞。例如,使用DEL命令删除一个大Key时,可能会导致Redis实例在一段时间内无法响应其他客户端请求,从而影响系统的响应时间和吞吐量。
  4. 网络拥塞。每次获取大key产生的网络流量较大,可能造成机器或局域网的带宽被打满,同时波及其他服务。例如:一个大key占用空间是1MB,每秒访问1000次,就有1000MB的流量。
  5. 主从同步延迟。当Redis实例配置了主从同步时,大Key可能导致主从同步延迟。由于大Key占用较多内存,同步过程中需要传输大量数据,这会导致主从之间的网络传输延迟增加,进而影响数据一致性。
  6. 数据倾斜。在Redis集群模式中,某个数据分片的内存使用率远超其他数据分片,无法使数据分片的内存资源达到均衡。另外也可能造成Redis内存达到maxmemory参数定义的上限导致重要的key被逐出,甚至引发内存溢出。

3. 大key产生的原因

  1. 业务设计不合理。这是最常见的原因,不应该把大量数据存储在一个key中,而应该分散到多个key。例如:把全国数据按照省行政区拆分成34个key,或者按照城市拆分成300个key,可以进一步降低产生大key的概率。
  2. 没有预见value的动态增长问题。如果一直添加value数据,没有删除机制、过期机制或者限制数量,迟早出现大key。例如:微博明星的粉丝列表、热门评论等。
  3. 过期时间设置不当。如果没有给某个key设置过期时间,或者过期时间设置较长。随着时间推移,value数量快速累积,最终形成大key。
  4. 程序bug。某些异常情况导致某些key的生命周期超出预期,或者value数量异常增长 ,也会产生大key。

4. 怎样排查大key

4.1 SCAN命令

通过使用Redis的SCAN命令,我们可以逐步遍历数据库中的所有Key。结合其他命令(如STRLEN、LLEN、SCARD、HLEN等),我们可以识别出大Key。SCAN命令的优势在于它可以在不阻塞Redis实例的情况下进行遍历。

4.2 bigkeys参数

使用redis-cli命令客户端,连接Redis服务的时候,加上 —bigkeys 参数,可以扫描每种数据类型数量最大的key。

redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379 —bigkeys

4.3 Redis RDB Tools工具

使用开源工具Redis RDB Tools,分析RDB文件,扫描出Redis大key。

例如:输出占用内存大于1kb,排名前3的keys。

rdb —commond memory —bytes 1024 —largest 3 dump.rbd

5. 怎么解决大key

  1. 拆分成多个小key。这是最容易想到的办法,降低单key的大小,读取可以用mget批量读取。
  2. 数据压缩。使用String类型的时候,使用压缩算法减少value大小。或者是使用Hash类型存储,因为Hash类型底层使用了压缩列表数据结构。
  3. 设置合理的过期时间。为每个key设置过期时间,并设置合理的过期时间,以便在数据失效后自动清理,避免长时间累积的大Key问题。
  4. 启用内存淘汰策略。启用Redis的内存淘汰策略,例如LRU(Least Recently Used,最近最少使用),以便在内存不足时自动淘汰最近最少使用的数据,防止大Key长时间占用内存。
  5. 数据分片。例如使用Redis Cluster将数据分散到多个Redis实例,以减轻单个实例的负担,降低大Key问题的风险。
  6. 删除大key。使用UNLINK命令删除大key,UNLINK命令是DEL命令的异步版本,它可以在后台删除Key,避免阻塞Redis实例。

大Key问题是Redis中常见的问题之一,可能导致性能下降、内存占用过高、阻塞其他操作以及主从同步延迟等问题。本文详细介绍了大Key产生的原因、影响、检测方法和解决方案。通过优化数据结构设计、设定合理的数据过期策略、优化系统架构和配置,以及渐进式删除大Key等方法,我们可以有效地解决和预防大Key问题,从而提高Redis系统的稳定性和性能。

我是「一灯架构」,如果本文对你有帮助,欢迎各位小伙伴点赞、评论和关注,感谢各位老铁,我们下期见

image

About Joyk


Aggregate valuable and interesting links.
Joyk means Joy of geeK