Redis性能瓶頸揭秘：如何優化大key問題？

1. 什麼是Redis大key問題

Redis大key問題指的是某個key對應的value值所占的記憶體空間比較大，導緻Redis的性能下降、記憶體不足、資料不均衡以及主從同步延遲等問題。

到底多大的資料量才算是大key？

沒有固定的判别标準，通常認為字元串類型的key對應的value值占用空間大于1M，或者集合類型的k元素數量超過1萬個，就算是大key。

Redis大key問題的定義及評判準則并非一成不變，而應根據Redis的實際運用以及業務需求來綜合評估。例如，在高并發且低延遲的場景中，僅10kb可能就已構成大key；然而在低并發、高容量的環境下，大key的界限可能在100kb。是以，在設計與運用Redis時，要依據業務需求與性能名額來确立合理的大key門檻值。

2. 大key帶來的影響

1. 記憶體占用過高。大Key占用過多的記憶體空間，可能導緻可用記憶體不足，進而觸發記憶體淘汰政策。在極端情況下，可能導緻記憶體耗盡，Redis執行個體崩潰，影響系統的穩定性。
2. 性能下降。大Key會占用大量記憶體空間，導緻記憶體碎片增加，進而影響Redis的性能。對于大Key的操作，如讀取、寫入、删除等，都會消耗更多的CPU時間和記憶體資源，進一步降低系統性能。
3. 阻塞其他操作。某些對大Key的操作可能會導緻Redis執行個體阻塞。例如，使用DEL指令删除一個大Key時，可能會導緻Redis執行個體在一段時間内無法響應其他用戶端請求，進而影響系統的響應時間和吞吐量。
4. 網絡擁塞。每次擷取大key産生的網絡流量較大，可能造成機器或區域網路的帶寬被打滿，同時波及其他服務。例如：一個大key占用空間是1MB，每秒通路1000次，就有1000MB的流量。
5. 主從同步延遲。當Redis執行個體配置了主從同步時，大Key可能導緻主從同步延遲。由于大Key占用較多記憶體，同步過程中需要傳輸大量資料，這會導緻主從之間的網絡傳輸延遲增加，進而影響資料一緻性。
6. 資料傾斜。在Redis叢集模式中，某個資料分片的記憶體使用率遠超其他資料分片，無法使資料分片的記憶體資源達到均衡。另外也可能造成Redis記憶體達到maxmemory參數定義的上限導緻重要的key被逐出，甚至引發記憶體溢出。

3. 大key産生的原因

1. 業務設計不合理。這是最常見的原因，不應該把大量資料存儲在一個key中，而應該分散到多個key。例如：把全國資料按照省行政區拆分成34個key，或者按照城市拆分成300個key，可以進一步降低産生大key的機率。
2. 沒有預見value的動态增長問題。如果一直添加value資料，沒有删除機制、過期機制或者限制數量，遲早出現大key。例如：微網誌明星的粉絲清單、熱門評論等。
3. 過期時間設定不當。如果沒有給某個key設定過期時間，或者過期時間設定較長。随着時間推移，value數量快速累積，最終形成大key。
4. 程式bug。某些異常情況導緻某些key的生命周期超出預期，或者value數量異常增長 ，也會産生大key。

4. 怎樣排查大key

4.1 SCAN指令

通過使用Redis的SCAN指令，我們可以逐漸周遊資料庫中的所有Key。結合其他指令（如STRLEN、LLEN、SCARD、HLEN等），我們可以識别出大Key。SCAN指令的優勢在于它可以在不阻塞Redis執行個體的情況下進行周遊。

4.2 bigkeys參數

使用redis-cli指令用戶端，連接配接Redis服務的時候，加上 —bigkeys 參數，可以掃描每種資料類型數量最大的key。

redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379 —bigkeys

4.3 Redis RDB Tools工具

使用開源工具Redis RDB Tools，分析RDB檔案，掃描出Redis大key。

例如：輸出占用記憶體大于1kb，排名前3的keys。

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

5. 怎麼解決大key

1. 拆分成多個小key。這是最容易想到的辦法，降低單key的大小，讀取可以用mget批量讀取。
2. 資料壓縮。使用String類型的時候，使用壓縮算法減少value大小。或者是使用Hash類型存儲，因為Hash類型底層使用了壓縮清單資料結構。
3. 設定合理的過期時間。為每個key設定過期時間，并設定合理的過期時間，以便在資料失效後自動清理，避免長時間累積的大Key問題。
4. 啟用記憶體淘汰政策。啟用Redis的記憶體淘汰政策，例如LRU（Least Recently Used，最近最少使用），以便在記憶體不足時自動淘汰最近最少使用的資料，防止大Key長時間占用記憶體。
5. 資料分片。例如使用Redis Cluster将資料分散到多個Redis執行個體，以減輕單個執行個體的負擔，降低大Key問題的風險。
6. 删除大key。使用UNLINK指令删除大key，UNLINK指令是DEL指令的異步版本，它可以在背景删除Key，避免阻塞Redis執行個體。

6. 總結

大Key問題是Redis中常見的問題之一，可能導緻性能下降、記憶體占用過高、阻塞其他操作以及主從同步延遲等問題。本文詳細介紹了大Key産生的原因、影響、檢測方法和解決方案。通過優化資料結構設計、設定合理的資料過期政策、優化系統架構和配置，以及漸進式删除大Key等方法，我們可以有效地解決和預防大Key問題，進而提高Redis系統的穩定性和性能。

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