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Redis大key存在的原因、影响以及解决方案

  • 爱糖宝
  • 2024-09-26
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在Redis中,对于大key并没有标准的定义,更多的是根据业务而定,如果一个key对应的value所占用的内存比较大,那这个key就可以看作是大key。通常对于大key的定义,有如下两种情况:

1、String类型的value对内存的占用超过一定大小。

2、复合类型(List、Hash、Set、Sorted Set 等)的value包含的元素超过一定数量。

要检测Redis中的大key,可以使用Redis自身的cli命令,也可以使用第三方的一些工具来检测(redis-rdb-tools、rdb_bigkeys、云产品提供的监控工具)。使用下面的命令,Redis会帮我们罗列出当前缓存中的大key,但并不是所有的大key

redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379 --bigkeys

这里需要注意的是,在一些集合类型中,如果key的数量比较多,并非是大key。大key最终的判断标准还是在于对内存的占用。使用Redis自带的工具,当同一种类型存在多个大key时,Redis只会返回占用内存最大的key。

大key原因:对于Redis中的大key存在的原因,可能有多种,这里总结几种常见的因素。

1、程序设计不当,例如使用String类型存储较大的文件数据。例如存储图片二进制的格式。

2、对业务数据规模的考虑不周,例如未预见到集合类型数据量的快速增长,随着系统运行的时间越长,集合内的元素不断增加。

3、未及时清理垃圾数据,例如哈希中堆积了大量无用的键值对,这种无效数据占用大量的内存。

4、存储大量数据的容器,例如list、set等。

5、大型数据结构,例如bitmap、hyperloglog数据类型来存储数据,随着业务的不断增加,对应的数据存储越来越多。

大key影响:针对大key的问题,在一些高并发、大流量的业务系统中,影响是非常大,因此我们在开发过程中应该重点关注该问题,这里总结常见的几种影响。

1、内存消耗:大key占用大量内存,可能导致Redis实例内存不足。

2、性能下降:操作大key会导致命令执行时间增加。

3、持久化和备份:大key处理时间增加,可能导致Redis持久化效率降低。

4、网络延迟:大key传输消耗较多网络带宽和时间,影响客户端响应时间。

大key解决方案:针对大key的问题,这里罗列几种常见的解决方案。

1、拆分大key:将一个大key拆分为多个小key,例如将大的列表或哈希表拆分成多个小的。

2、对象压缩:使用压缩算法减小对象的大小。

3、直接删除:使用UNLINK命令异步删除大key(Redis 4.0+)。

4、采用合适的数据结构:例如,对于统计UV可以使用HyperLogLog,对于状态信息可以使用Bitmap。

5、开启lazy-free(惰性删除/延迟释放):Redis 4.0引入的特性,异步延迟释放key使用的内存,避免阻塞主线程 。

6、使用Redis集群:通过分片技术将数据分散到多个节点上,实现水平扩展。

7、定期监控和清理:定期监控Redis实例中的大key,并根据需要进行清理。

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