阿里三面:Redis大key怎么处理?

2024-06-13 20:28

本文主要是介绍阿里三面:Redis大key怎么处理?,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

阿里三面:Redis大key怎么处理?

一、什么是大key?

首先大key不是key很大而是key对应的value值很大,一般而言如果String类型值大于10KB,Hash,Set,Zset,List类型的元素的个数大于5000个都可以称之为大key。

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二、大key的危害

  • 客户端超时等待:由于Redis执行命令是单线程处理,然后在操作大key时会比较耗时,那么就会阻塞Redis,从客户端这一视角来看就是很久很久都没有响应
  • 引发网络阻塞:每次获取大key产生的流量较大,如果一个key的大小是1MB,每秒访问量为1000,那么每秒会产生1000MB的流量这对于普通千兆网卡是灾难的
  • 阻塞工作线程:如果使用del删除大key,会阻塞工作线程这样就没有办法处理后续的命令
  • 内存分布不均匀:集群模型在slot分片均匀的情况下,会出现数据和查询倾斜情况,部分有大key的Redis节点占用内存多,QPS比较大

三、定位大key

1、redi-cli --bigkeys

使用时注意事项:最好在从节点上执行该命令或者在Redis实例业务压力的低峰阶段进行扫描查询,因为key很多时会很慢

不足之处

  • 这个方法只能返回每种类型中最大的那个bigkey,无法得到大小排到前N位的bigkey
  • 对于集合类型来说,这个方法只统计集合元素的多少,而不是实际占用的内存量。因为一个集合中元素个数多,并不一定占用内存就多

2.使用SCAN命令查找大key

  • 使用SCAN命令对数据库进行扫描。然后用TYPE命令获取返回的每一个key的类型
  • 对于String类型,可以直接使用STRLEN命令获取字符串长度,也就是占用的内存空间字节数
  • 对于集合类型来说可以使用MEMORY USAGE命令,查询有关键值对占用的内存空间基于redis的keys、scan删除ttl为-1的key

3.使用RdbTools

使用第三方开源工具,可以解析Redis快照,找到其中的大key

四、删除大key

1.分批次删除

使用SCAN扫描key,比如删除Hash,先取100字段删除删除再取

2.异步删除

在Redis4.0版本开始,可以采用异步删除法用unlink命令代替del删除

这样Redis会将这个key放入到一个异步线程中进行删除,这样不会阻塞主线程

3.被动删除

前面两种都是主动删除,这一种是通过配置参数,当认为需要删除的时候就删除了

  1. lazyfree-lazy-eviction:表示当 Redis 运行内存超过 maxmeory 时,是否开启 lazy free 机制删除;
  2. azyfree-lazy-expire:表示设置了过期时间的键值,当过期之后是否开启 lazy free 机制删除;
  3. lazyfree-lazy-server-del:有些指令在处理已存在的键时,会带有一个隐式的 del 键的操作,比如 rename 命令,当目标键已存在,Redis 会先删除目标键,如果这些目标键是一个 big key,就会造成阻塞删除的问题,此配置表示在这种场景中是否开启 lazy free 机制删除;
  4. slave-lazy-flush:针对 slave (从节点) 进行全量数据同步,slave 在加载 master 的 RDB 文件前,会运行 flushall 来清理自己的数据,它表示此时是否开启 lazy free 机制删除。

建议开启其中的 lazyfree-lazy-eviction、lazyfree-lazy-expire、lazyfree-lazy-server-del 等配置,这样就可以有效的提高主线程的执行效率

五、如何避免大key

1.对大key进行拆分

将一个Big Key拆分为多个key-value这样的小Key,并确保每个key的成员数量或者大小在合理范围内,然后再进行存储,通过get不同的key或者使用mget批量获取。

2.对大key进行清理

对Redis中的大Key进行清理,从Redis中删除此类数据。Redis自4.0起提供了UNLINK命令,该命令能够以非阻塞的方式缓慢逐步的清理传入的Key,通过UNLINK,你可以安全的删除大Key甚至特大Key

3.监控Redis内存、网络带宽、超时等指标

通过监控系统并设置合理的Redis内存报警阈值来提醒我们此时可能有大Key正在产生,如:Redis内存使用率超过70%,Redis内存1小时内增长率超过20%等。

4.压缩value

使用序列化、压缩算法将key的大小控制在合理范围内,但是需要注意序列化、反序列化都会带来一定的消耗。如果压缩后,value还是很大,那么可以进一步对key进行拆分。

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