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前言

Redis–20–大Key问题解析

一、如何发现Redis大Key

在排查Redis性能问题时，发现和定位大Key是解决问题的关键步骤。以下是一些常用的方法和工具，可以帮助识别和诊断Redis中的大Key。

1. 使用Redis命令行工具

Redis 提供了一些工具和命令来识别大 Key：

MEMORY USAGE

• 作用：返回指定Key的内存占用大小（以字节为单位）。

示例：
MEMORY USAGE mykey

• 输出结果会显示该Key的大小，通过与其他Key对比，可以发现异常占用内存的大Key。

RANDOMKEY

• 作用：随机返回一个Key，用于抽样分析。

示例：
RANDOMKEY

• 配合MEMORY USAGE或DEBUG OBJECT命令，可以抽样检查Key的大小和属性。

DEBUG OBJECT

• 作用：提供关于Key的详细调试信息，包括编码方式和元素个数。

示例：
DEBUG OBJECT mykey

• 输出信息中的serializedlength字段可作为判断Key大小的重要依据。

SCAN命令

• 作用：增量遍历Redis中的Key，适合在大数据量环境下使用。

示例：
SCAN 0 MATCH * COUNT 100

• 遍历过程中结合MEMORY USAGE或其他分析工具，可以识别出大Key。

redis-cli 工具：

• 作用：可以使用 redis-cli 命令来查找和分析大 Key。

示例：
redis-cli --bigkeys

2. 使用监控工具

2.1 Redis自带的慢查询日志

• 配置SLOWLOG参数，记录执行时间较长的命令。

示例：
SLOWLOG GET 10

• 通过分析慢查询日志，可以定位哪些操作耗时过长，并进一步确认是否因大Key导致。

2.2 第三方监控平台

• Prometheus + Grafana：通过Redis Exporter收集监控数据，设置内存占用、命令执行时间等指标的报警规则。
• Datadog：可视化展示Redis实例的性能数据，包括每个Key的内存占用。
• 阿里云、腾讯云等云监控工具：对Redis实例进行实时分析，快速定位异常Key。

2.3 专用大Key扫描工具

• 开源工具如redis-rdb-tools：通过分析RDB文件识别大Key。
• 在线扫描工具：通过API或脚本对Key逐个检查，生成大Key列表。

3. 定期巡检和自动化告警

• 定期巡检脚本
  • 定时运行扫描脚本，生成大Key报告。
  • 将结果输出到日志或发送邮件告警。
• 设置监控阈值
  • 配置Redis监控指标，如单个Key的最大内存占用。
  • 通过自动化告警（如邮件、短信、钉钉机器人）及时通知异常。

二、如何解决大key问题

• 根据大key的实际用途可以分为两种情况：可删除和不可删除。

1.删除大key

如果发现某些大key并非热key就可以在DB中查询使用，则可以在Redis中删掉：

异步UNLINK命令

当Redis版本大于4.0时，可使用UNLINK命令安全地删除大Key，该命令能够以非阻塞，异步执行的方式，逐步地清理传入的Key。

• Redis UNLINK 命令类似与 DEL 命令，表示删除指定的 key，如果指定 key 不存在，命令则忽略。
• UNLINK 命令不同与 DEL 命令在于它是异步执行的，因此它不会阻塞。
• UNLINK 命令是非阻塞删除，非阻塞删除简言之，就是将删除操作放到另外一个线程去处理。

UNLINK mykey

SCAN命令

当Redis版本小于4.0时，避免使用阻塞式命令KEYS，而是建议通过SCAN命令执行增量迭代扫描key，然后判断进行删除。

2.压缩和拆分key （不可删除数据）

• 当vaule是string时，比较难拆分，则使用序列化、压缩算法将key的大小控制在合理范围内，但是序列化和反序列化都会带来更多时间上的消耗。
• 当value是string，压缩之后仍然是大key，则需要进行拆分，一个大key分为不同的部分，记录每个部分的key，使用multiget等操作实现事务读取。
• 当value是list/set等集合类型时，根据预估的数据规模来进行分片，不同的元素计算后分到不同的片。

1.压缩算法、

• 当vaule是string时，比较难拆分，则使用序列化、压缩算法将key的大小控制在合理范围内，但是序列化和反序列化都会带来更多时间上的消耗。

使用 Redis 的数据结构

根据数据的特性选择合适的 Redis 数据结构。Redis 提供了多种数据结构（如列表、集合、有序集合、哈希表），可以根据实际需求选择合适的数据结构来优化存储和访问性能。

示例：使用哈希表优化存储

• 替代长列表或大字符串：

HSET user🔢name “John” user🔢age “30”

2.拆分大 Key

• 将大 Key 拆分为多个小 Key 是一种常见的优化策略。例如，将一个大的列表拆分为多个小列表，或者将一个大的哈希表拆分为多个小哈希表。这样可以减少单个操作对性能的影响。

// 原始大哈希表
HSET largeHash key1 value1
HSET largeHash key2 value2
...
 
// 拆分为多个小哈希表
HSET smallHash1 key1 value1
HSET smallHash2 key2 value2
...

3.分片

1. 如果一个List或Set数据量过大，可以通过分片技术将其拆分成多个Key：
2. 按照业务逻辑对数据进行分片，将其拆分为多个Key，并进行并行操作。

示例：存储用户订单数据时，可以按照用户ID进行分片。

list:0, list:1, list:2 …

三、实际案例分析

案例1：线上服务因大Key删除导致卡顿

案例2：数据迁移中的大Key问题

案例3：社交媒体应用中的大列表

解决方案：

1. 拆分好友列表：将每个用户的好友列表拆分为多个小列表，例如按字母顺序或好友的加入时间进行分组。

// 将一个大的好友列表拆分为多个小列表
String userId = "user:12345";
String[] friends = getFriends(userId);
for (int i = 0; i < friends.length; i += 1000) {
    String smallListKey = userId + ":friends:" + (i / 1000);
    List<String> smallList = Arrays.asList(Arrays.copyOfRange(friends, i, Math.min(i + 1000, friends.length)));
    redisClient.rpush(smallListKey, smallList.toArray(new String[0]));
}

2. 优化查询：在查询好友列表时，根据实际需要选择查询具体的小列表而不是整个大列表。

案例4：电商平台中的大哈希表

解决方案：

1. 拆分大哈希表：将每个产品的哈希表拆分为多个小哈希表，按照不同的信息类型进行分组。例如，将库存和价格信息分开存储。

// 拆分大哈希表
String productId = "product:12345";
Map<String, String> productDetails = getProductDetails(productId);
 
// 存储库存信息
redisClient.hset(productId + ":stock", productDetails.get("stock_key"), productDetails.get("stock_value"));
 
// 存储价格信息
redisClient.hset(productId + ":price", productDetails.get("price_key"), productDetails.get("price_value"));

2. 定期压缩：定期压缩和优化哈希表的数据结构，删除不再需要的信息，以减少存储和操作的复杂性。

案例5：日志系统中的大集合

四、经验总结和最佳实践

在实际生产环境中，合理应对Redis大Key问题需要结合预防、监控和优化的多种手段。以下是一些经验总结和最佳实践，帮助开发和运维团队更高效地管理Redis系统。

1. 日常监控和巡检

2. 合理的容量规划

3. Redis使用的常见陷阱及规避方法

4. 工具和脚本的高效利用

5. 团队协作和优化文化