系统设计
🔑Redis 大 key 问题
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2024-5-9
2024-5-9
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后端面试反复问！Redis大Key问题_哔哩哔哩_bilibili
分享一个面试经常被问到的Redis大key问题视频文档：https://docs.qizong007.top/system-design/redis-big-key如有问题，欢迎指正～, 视频播放量 223、弹幕量 0、点赞数 4、投硬币枚数 2、收藏人数 10、转发人数 0, 视频作者 _王帅真, 作者简介 前字节后端，分享编程与思维认知 https://blog.qizong007.top，相关视频：网易云一面系统设计题：直播弹幕系统，后端面试反复问的MySQL与ES双写问题，校招ssp是什么水平？同样是八股，看看自己和up对同样知识在理解和表达上的偏差。校招Java开发面试实录。，【中英字幕】已跪！油管百万好评的《编程思维》让你的编程能力飞速提升，这么好的课程还没人看？我不更了！【像程序员一样思考_ 全集】，系统设计面试：如何设计一个通知系统，面试官：大文件上传有什么问题？如何解决，如何找到不错的代码项目，【大厂面试题】使用BigDecimal有哪些坑，阿里二面：SQL优化方式有哪些？你做过哪些SQL优化？，系统设计面试：如何设计一个Twitter或微博
后端面试反复问！Redis大Key问题_哔哩哔哩_bilibili
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后端面试反复问！Redis大Key问题_哔哩哔哩_bilibili

大 key 标准

在一般的业务场景下（并发和容量要求都不大）：
  • 单个string的value＞1MB
  • 容器ds元素数量超过10000
在高并发且低延迟的场景中：（互联网上看到比较多的版本）
  • 单个string的value＞10KB
  • 容器ds元素数量超过5000或整体value>10MB
阿里云的云版本Redis：
  • Key本身的数据量过大：一个String类型的Key，它的值为5MB
  • Key中的成员数过多：一个ZSET类型的Key，它的成员数量为10000个
  • Key中成员的数据量过大：一个Hash类型的Key，它的成员数量虽然只有1000个但这些成员的Value（值）总大小为100MB
但其实Redis大key问题的定义及评判准则并非一成不变，没有固定的判别标准，还是要根据Redis在实际业务中的使用来综合评估。（注意边界问题）

大 key 影响

  1. 读取成本高
      • 时延（执行命令时间更长）
      • 带宽（大 key 消耗更多的带宽，从而影响相关服务）
  1. 大key的写操作容易阻塞，从而导致无法正常响应
      • 慢查询
      • 主从同步异常
  1. 占更多的存储空间，从而导致逐出，甚至是 OOM（Out Of Memory）
  1. 集群架构下，某个数据分片的内存使用率远超其他数据分片，即数据分片的内存资源不均衡
📌
根本原因 Redis 是单线程！

大 key 产生原因

  1. 业务设计不合理。这是最常见的原因，不经过合理拆分，就直接把大json塞在一个key中；甚至塞二进制文件数据。
  1. 没有处理好value的动态增长问题。如果一直添加value数据，没有定期的删除机制、合理的过期机制或者卡量，大key只是早晚的问题。（例如：微博明星的粉丝列表、热门评论、直播弹幕等）
  1. 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。比如LIST的业务消费侧发生代码故障，造成对应Key的成员只增不减。

找到大 key

bigkeys 参数

参考官方文档：https://redis.io/docs/latest/develop/connect/cli/#scanning-for-big-keys
使用redis-cli命令客户端，连接Redis服务的时候，加上 --bigkeys 参数，可以以遍历的方式分析Redis实例中的所有Key，并返回Key的整体统计信息与每个数据类型中Top1的大Key。（原理是基于SCAN）
📌
总结
  • 优点：方便、快速、安全。
  • 缺点：分析结果不可定制化，准确性与时效性差。

Redis RDB Tools工具

使用支持定制化分析的开源工具Redis RDB Tools，分析RDB文件，扫描出Redis大key。可以根据自己的精细化需求，全面地分析Redis实例中所有Key的内存占用情况，同时也支持灵活地分析查询。
例如：输出占用内存大于 128 Byte，排名前5的keys到csv文件。
📌
总结
  • 优点：支持定制化分析，对线上服务无影响。
  • 缺点：时效性差，RDB文件较大时耗时较长。

可观测性分析

  • 使用监控工具来跟踪性能指标，如延迟、吞吐量和错误率。（灵活、及时；但是可能会对业务性能有影响，也可能有一定业务入侵）
  • 分析慢查询日志，查看是否有耗时较长的操作，这可能是大 key 导致的。（也有一定滞后性）
  • 直接使用云服务提供的Top Key统计能力

大 key 优化

  1. 【根本】业务侧优先考虑避免大key设计，不要啥都往里塞，仅缓存必要的数据字段
  1. 拆，分片
      • 定量 or 动态？
        • 定量：需要考虑 value 增长的问题
        • 动态分片：先按原key读第一个分片，第一个分片的value告诉你有几片，再分别按照shard_num取
      • 部分写问题
        • 引入版本机制解决
        • value最前面带上版本号
        • 一个分片不对就算错误，回源读取，重新加载
      • 开发成本
      • 维护成本
      • 组装成本
  1. 直接换别的没有大 key 问题的存储
      • local cache，与 redis 配合多层缓存结构
      • CDN
  1. （针对 string）考虑使用容器型数据结构替换 string，提高内存利用效率，也能一定程度节省键名空间
  1. 数据压缩
  1. 有合理的清理机制

大 key 清理

直接删除的话容易阻塞（单线程），会影响到其他线上请求；超时越来越多，会造成 Redis 连接耗尽，从而引发各种异常问题
  1. 低峰期删除：选择业务流量低的时期清理缓存（无法彻底解决）
  1. 分批定时定量删除：一次删除一部分，防止一次性删除大批量数据导致阻塞
      • hash：hscan 扫描
      • set：srandmember 随机取数删除
      • zset：zremrangebyrank 移除指定排名(rank)区间内的所有元素
      • list：直接 pop 删
  1. 异步删除：用 unlink 代替 del 删除（只是将键与键空间断开连接，实际的删除将稍后异步进行，以非阻塞的方式，逐步地清理传入的Key，不阻塞主线程）
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