Redis中什么是Big Key(大key)问题?如何解决Big Key问题?

目录

• 一、什么是Big Key?
• 二、Big Key产生的场景？
• 三、Big Key的危害？
• 四、如何识别Big Key？
• 五、如何解决Big Key问题？
• 补充知识：key设计
• 总结

一、什么是Big Key?

通俗易懂的讲，Big Key就是某个key对应的value很大，占用的Redis空间很大，本质上是大value问题。key往往是程序可以自行设置的，value往往不受程序控制，因此可能导致value很大。

redis中这些Big Key对应的value值编程客栈很大，在序列化/反序列化过程中花费的时间很大，因此当我们操作Big Key时，通常比较耗时，这就可能导致redis发生阻塞，从而降低redis性能。

用几个实际的例子对大Key的特征进行描述：

● 一个String类型的Key，它的值为5MB（数据过大）；

● 一个List类型的Key，它的列表数量为20000个（列表数量过多）；

● 一个ZSet类型的Key，它的成员数量为10000个（成员数量过多）；

● 一个Hash格式的Key，它的成员数量虽然只有1000个但这些成员的value总大小为100MB（成员体积过大）；

在实际业务中，大Key的判定仍然需要根据Redis的实际使用场景、业务场景来进行综合判断。通常都会以数据大小与成员数量来判定。

二、Big Key产生的场景？

1、redis数据结构使用不恰当

将Redis用在并不适合其能力的场景，造成Key的value过大，如使用String类型的Key存放大体积二进制文件型数据。

2、未及时清理垃圾数据

没有对无效数据进行定期清理，造成如HASH类型Key中的成员持续不断的增加。即一直往value塞数据，却没有删除机制，value只会越来越大。

3、对业务预估不准确

业务上线前规划设计考虑不足没有对Key中的成员进行合理的拆分，造成个别Key中的成员数量过多。

4、明星、网红的粉丝列表、某条热点新闻的评论列表

假设我们使用List数据结构保存某个明星/网红的粉丝，或者保存热点新闻的评论列表，因为粉丝数量巨大，热点新闻因为点击率、评论数会很多，这样List集合中存放的元素就会很多，可能导致value过大，进而产生Big Key问题。

三、Big Key的危害？

1、阻塞请求

Big Key对应的value较大，我们对其进行读写的时候，需要耗费较长的时间，这样就可能阻塞后续的请求处理。Redis的核心线程是单线程，单线程中请求任务的处理是串行的，前面的任务完不成，后面的任务就处理不了。

2、内存增大

读取Big Key耗费的内存比正常Key会有所增大，如果不断变大，可能会引发OOM（内存溢出），或达到pythonredis的最大内存maxmemory设置值引发写阻塞或重要Key被逐出。

3、阻塞网络

读取单value较大时会占用服务器网卡较多带宽，自身变慢的同时可能会影响该服务器上的其他Redis实例或者应用。

4、影响主从同步、主从切换

删除一个大Key造成主库较长时间的阻塞并引发同步中断或主从javascript切换。

四、如何识别Big Key？

1、使用redis自带的命令识别

例如可以使用Redis官方客户端redis-cli加上--bigkeys参数，可以找到某个实例5种数据类型(String、hash、list、set、zset)的最大key。

    优点是可以在线扫描，不阻塞服务；缺点是信息较少，内容不够精确。

2、使用debug object key命令

根据传入的对象（Key的名称）来对Key进行分析并返回大量数据，其中serializedlength的值为该Key的序列化长度，需要注意的是，Key的序列化长度并不等同于它在内存空间中的真实长度，此外，debug object属于调试命令，运行代价较大，并且在其运行时，进入Redis的其余请求将会被阻塞直到其执行完毕。并且每次只能查找单个key的信息，官方不推荐使用。

3、redis-rdb-tools开源工具

这种方式是在redis实例上执行bgsave，bgsave会触发redis的快照备份，生成rdb持久化文件，然后对dump出来的rdb文件进行分析，找到其中的大key。

github地址：https://github.com/sripathikrishnan/redis-rdb-tools

优点在于获取的key信息详细、可选参数多、支持定制化需求，结果信息可选择json或csv格式，后续处理方便，其缺点是需要离线操作，获取结果时间较长。

五、如何解决Big Key问题？

要解决Big Key问题，无非就是减小key对应的value值的大小，也就是对于String数据结构的话，减少存储的字符串的长度；对于List、Hash、Set、ZSet数据结构则是减少集合中元素的个数。

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的内存、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开发者_大数据有大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、定期清理失效数据

如果某个Key有业务不断以增量方式写入大量的数据，并且忽略了其时效性，这样会导致大量的失效数据堆积。可以通过定时任务的方式，对失效数据进行清理。

5、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。

补充知识：key设计

(1)【建议】: 可读性和可管理性

以业务名(或数据库名)为前缀(防止http://www.devze.comkey冲突)，用冒号分隔，比如业务名:表名:id

o2o:order:1

(2)【建议】：简洁性

保证语义的前提下，控制key的长度，当key较多时，内存占用也不容忽视，例如：

user:{uid}:friends:messages:{mid} 简化为 u:{uid}m:{mid}编程

(3)【强制】：不要包含特殊字符

反例：包含空格、换行、单双引号以及其他转义字符

总结

到此这篇关于Redis中什么是Big Key(大key)问题的文章就介绍到这了,更多相关Redis Big Key问题解决内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！