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Redis 中的“大 key”问题指的是单个键key所存储的值value过大导致影响 Redis 的性能和稳定性。通常情况下Redis 的设计初衷是将数据存储在内存中因此单个键的大小应该受到限制以保证内存的高效利用和系统的稳定运行。
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。
大 key 问题的影响
内存消耗过大 大 key 占用过多的内存资源可能导致 Redis 实例内存溢出影响系统的稳定性。 影响性能 Redis 是单线程的处理大 key 的操作可能导致 Redis 阻塞影响其他请求的处理性能。 数据迁移困难 如果要对存储了大 key 的 Redis 实例进行数据迁移或备份可能会因为数据量过大而导致迁移时间过长、备份失败等问题。 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。 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。 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。 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。
大key排查
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。 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。
大key解决
避免存储大 key 合理设计数据结构和业务逻辑尽量避免存储过大的键值对。对于大数据量的存储需求可以采用分片、分布式存储等技术来分散数据降低单个键的大小。 分片存储 将大数据分片存储为多个小键值对可以有效避免单个键值对过大的问题。例如可以将大对象分割成多个小对象存储并通过一定的规则来标识和管理这些小对象。 压缩数据 对于大量重复的数据可以考虑对数据进行压缩存储以减少存储空间的占用。Redis 提供了一些压缩算法和数据类型如压缩列表、压缩集合等可以有效减小数据的存储空间。 使用合适的数据结构 根据业务需求选择合适的数据结构以减少数据的存储空间和访问时间。例如对于存储大量数据的场景可以选择使用 Redis 的列表、哈希等数据结构而不是字符串类型。 监控和优化 定期监控 Redis 实例的内存使用情况及时发现并处理可能导致大 key 问题的原因。可以通过 Redis 的监控工具、日志和性能分析工具来进行监控和优化。
