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你在Redis开发过程中,是否接触过bigkey呢?遇到了bigkey的问题是如何解决的呢?如果没有,可以认真看完这篇文章,对你肯定有很大的帮助!
在处理 bigkey 问题我们一般可以先从一下几点入手
- 什么是 bigkey?
- bigkey 危害?
- bigkey 是如何产生的?
- 如何发现 bigkey ?
- 如何处理 bigkey?
什么是 Bigkey
Bigkey是指在Redis数据库中占据较大存储空间的键值对。这些键通常包含大量数据,可能对Redis的性能和内存利用产生影响。比方说,某个集合、哈希表、列表或有序集合中存储了大量元素的键。
在实际的生产环境中,出现以下两种情况时,我们可以将其视为Bigkey:
- 对于字符串类型:如果单个值的大小超过10KB,那么就被认为是Bigkey。同时,如果键本身的大小过大也会被视为问题。
- 对于非字符串类型:对于哈希、列表、集合、有序集合,其中的元素数量超过5000个,也会被视为Bigkey的情况。
Bigkey 的危害
超时阻塞问题:由于Redis的单线程特性,对于处理bigkey的操作可能会花费较长时间。
集群节点失衡隐患:在Redis集群中,如果某个节点包含大量的bigkey,可能会导致该节点负载过重,进而引发整个集群节点负载不均衡的问题,从而损害整个集群的性能和稳定性。
备份和恢复复杂性:当需要对Redis进行备份和恢复时,bigkey也会带来困难。这是因为备份和恢复过程需要耗费大量磁盘空间和网络带宽。如果存在大量的bigkey,备份和恢复过程可能会变得异常耗时,且更加复杂。
Bigkey 如何产生的
Bigkey的生成原因通常归因于不良的程序设计或对数据规模估计不足。
为了预防Bigkey的生成,有几个方法可以采取:合理选择数据结构、分割大型字符串、数据压缩以及定期检查数据库中键值对的大小。
通过这些方法,可以有效避免Bigkey问题的产生。
如何发现 Bigkey
使用 Redis 的内置命令行
$ redis-cli --bigkeys
# Scanning the entire keyspace to find biggest keys as well as
# average sizes per key type. You can use -i 0.01 to sleep 0.01 sec
# per SCAN command (not usually needed).
[00.00%] Biggest string found so far 'key-419' with 3 bytes
[05.14%] Biggest list found so far 'mylist' with 100004 items
[35.77%] Biggest string found so far 'counter:__rand_int__' with 6 bytes
[73.91%] Biggest hash found so far 'myobject' with 3 fields
-------- summary -------
Sampled 506 keys in the keyspace!
Total key length in bytes is 3452 (avg len 6.82)
Biggest string found 'counter:__rand_int__' has 6 bytes
Biggest list found 'mylist' has 100004 items
Biggest hash found 'myobject' has 3 fields
504 strings with 1403 bytes (99.60% of keys, avg size 2.78)
1 lists with 100004 items (00.20% of keys, avg size 100004.00)
0 sets with 0 members (00.00% of keys, avg size 0.00)
1 hashs with 3 fields (00.20% of keys, avg size 3.00)
0 zsets with 0 members (00.00% of keys, avg size 0.00)
不过需要注意,执行 –bigkeys 时,是通过扫描数据库来查找 bigkey,所以会对 Redis 实例的性能产生影响。
如果是主从,最好使用从节点执行。
# redis-cli 会没扫描 100 次暂停 0.1 秒
./redis-cli --bigkeys -i 0.1
使用 redis-cli –bigkey 不足:
这个方法只能返回每种类型中最大的那个 bigkey,无法得到大小排在前 N 位的 bigkey;
对于集合类型来说,只统计集合元素个数的多少,而不是实际占用的内存量。但是,一个集合中的元素个数多,并不一定占用的内存就多。因为,有可能每个元素占用的内存很小,这样的话,即使元素个数有很多,总内存开销也不大
统计 value 内存大小,可以通过 scan 命令迭代,具体步骤如下:
通过 SCAN 命令进行全局扫描。
#SCAN cursor [MATCH pattern] [COUNT count]
#cursor - 游标。
#pattern - 匹配的模式。
#count - 可选,用于指定每次迭代返回的 key 的数量,默认值为 10 。
redis 127.0.0.1:6379> scan 0 # 使用 0 作为游标,开始新的迭代
1) "17" # 第一次迭代时返回的游标
2) 1) "key:12"
2) "key:8"
3) "key:4"
4) "key:14"
5) "key:16"
6) "key:17"
7) "key:15"
8) "key:10"
9) "key:3"
10) "key:7"
11) "key:1"
redis 127.0.0.1:6379> scan 17 # 使用的是第一次迭代时返回的游标 17 开始新的迭代
1) "0"
2) 1) "key:5"
2) "key:18"
3) "key:0"
4) "key:2"
5) "key:19"
6) "key:13"
7) "key:6"
8) "key:9"
9) "key:11"
通过 TYPE 命令判断 key 的类型。
redis> SET weather "sunny"
OK
redis> TYPE weather
string
根据 key 类型,统计 value 大小
a. String 类型:STRLEN 就是占用内存大小。
> STRLEN 22de5ac4e8074ff4bf03d777850de62c
640
b. 集合类型:如果已知元素大小,乘上元素个数就是占用内存大小。
# List
redis 127.0.0.1:6379> LLEN list1
(integer) 2
# Hash
redis 127.0.0.1:6379> HLEN myhash
(integer) 2
# Set
redis 127.0.0.1:6379> SCARD myset
(integer) 2
# Sorted Set
redis 127.0.0.1:6379> ZCARD myzset
(integer) 2
c. 未知可以通过 memory usage
memory usage 0188a87272cb4558905b0cfbe64a30d6
1624
分析 RDB 文件
先执行下面的命令
set hello redis
save
找到 dump.rdb 文件,并执行下面命令
od -A x -t x1c -v dump.rdb
000000 52 45 44 49 53 30 30 30 39 fa 09 72 65 64 69 73
R E D I S 0 0 0 9 372 \t r e d i s
000010 2d 76 65 72 05 35 2e 30 2e 37 fa 0a 72 65 64 69
- v e r 005 5 . 0 . 7 372 \n r e d i
000020 73 2d 62 69 74 73 c0 40 fa 05 63 74 69 6d 65 c2
s - b i t s 300 @ 372 005 c t i m e 302
000030 12 ff 54 64 fa 08 75 73 65 64 2d 6d 65 6d c2 c8
022 377 T d 372 \b u s e d - m e m 302 310
000040 bb 0d 00 fa 0c 61 6f 66 2d 70 72 65 61 6d 62 6c
273 \r od -A x -t x1c -v dump.rdb
000000 52 45 44 49 53 30 30 30 39 fa 09 72 65 64 69 73
R E D I S 0 0 0 9 372 \t r e d i s
000010 2d 76 65 72 05 35 2e 30 2e 37 fa 0a 72 65 64 69
- v e r 005 5 . 0 . 7 372 \n r e d i
000020 73 2d 62 69 74 73 c0 40 fa 05 63 74 69 6d 65 c2
s - b i t s 300 @ 372 005 c t i m e 302
000030 12 ff 54 64 fa 08 75 73 65 64 2d 6d 65 6d c2 c8
022 377 T d 372 \b u s e d - m e m 302 310
000040 bb 0d 00 fa 0c 61 6f 66 2d 70 72 65 61 6d 62 6c
273 \r \0 372 \f a o f - p r e a m b l
000050 65 c0 00 fe 00 fb 01 00 00 05 68 65 6c 6c 6f 05
e 300 \0 376 \0 373 001 \0 \0 005 h e l l o 005
000060 72 65 64 69 73 ff db 4d 64 00 c2 0b 2d 8d
r e d i s 377 333 M d \0 302 \v - 215
00006e
372 \f a o f - p r e a m b l
000050 65 c0 00 fe 00 fb 01 00 00 05 68 65 6c 6c 6f 05
e 300 od -A x -t x1c -v dump.rdb
000000 52 45 44 49 53 30 30 30 39 fa 09 72 65 64 69 73
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- v e r 005 5 . 0 . 7 372 \n r e d i
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s - b i t s 300 @ 372 005 c t i m e 302
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022 377 T d 372 \b u s e d - m e m 302 310
000040 bb 0d 00 fa 0c 61 6f 66 2d 70 72 65 61 6d 62 6c
273 \r \0 372 \f a o f - p r e a m b l
000050 65 c0 00 fe 00 fb 01 00 00 05 68 65 6c 6c 6f 05
e 300 \0 376 \0 373 001 \0 \0 005 h e l l o 005
000060 72 65 64 69 73 ff db 4d 64 00 c2 0b 2d 8d
r e d i s 377 333 M d \0 302 \v - 215
00006e
376 od -A x -t x1c -v dump.rdb
000000 52 45 44 49 53 30 30 30 39 fa 09 72 65 64 69 73
R E D I S 0 0 0 9 372 \t r e d i s
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- v e r 005 5 . 0 . 7 372 \n r e d i
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s - b i t s 300 @ 372 005 c t i m e 302
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273 \r \0 372 \f a o f - p r e a m b l
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e 300 \0 376 \0 373 001 \0 \0 005 h e l l o 005
000060 72 65 64 69 73 ff db 4d 64 00 c2 0b 2d 8d
r e d i s 377 333 M d \0 302 \v - 215
00006e
373 001 od -A x -t x1c -v dump.rdb
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- v e r 005 5 . 0 . 7 372 \n r e d i
000020 73 2d 62 69 74 73 c0 40 fa 05 63 74 69 6d 65 c2
s - b i t s 300 @ 372 005 c t i m e 302
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022 377 T d 372 \b u s e d - m e m 302 310
000040 bb 0d 00 fa 0c 61 6f 66 2d 70 72 65 61 6d 62 6c
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e 300 \0 376 \0 373 001 \0 \0 005 h e l l o 005
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00006e
od -A x -t x1c -v dump.rdb
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005 h e l l o 005
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- v e r 005 5 . 0 . 7 372 \n r e d i
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s - b i t s 300 @ 372 005 c t i m e 302
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022 377 T d 372 \b u s e d - m e m 302 310
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e 300 \0 376 \0 373 001 \0 \0 005 h e l l o 005
000060 72 65 64 69 73 ff db 4d 64 00 c2 0b 2d 8d
r e d i s 377 333 M d \0 302 \v - 215
00006e
302 \v - 215
00006e
一个RDB文件主要由三个部分构成:
- 文件头部分:包含了Redis的魔数、RDB版本、Redis版本、RDB创建时间、键值对所占内存大小等信息。
- 文件数据部分:包括了Redis数据库中的所有键值对数据。
- 文件尾部分:包含RDB文件的结束标识符,以及用于校验的文件校验值。这个校验值在Redis服务器加载RDB文件时用来检查文件是否被篡改过。
type 类型如下
# 0 = "String Encoding"
# 1 = "List Encoding"
# 2 = "Set Encoding"
# 3 = "Sorted Set Encoding"
# 4 = "Hash Encoding"
# 9 = "Zipmap Encoding"
# 10 = "Ziplist Encoding"
# 11 = "Intset Encoding"
# 12 = "Sorted Set in Ziplist Encoding"
# 13 = "Hashmap in Ziplist Encoding"
这里的type常量代表特定的对象类型或底层编码。当服务器读取RDB文件中的键值对数据时,程序会根据type来决定如何读取和解释对应的value。
键(key)始终是一个字符串对象,其编码方式与String类型的值(String Encoding)相同。根据不同的type以及所保存内容的长度,存储的value的结构和长度也会有所不同。
若需解析其他类型的值,则需要对Redis对象的底层编码结构有一定了解。以下是一个简化的关系图:
因此,与直接调用Redis服务器命令来获取bigkey相比,分析RDB文件是一个不错的选择。
redis-rdb-tool
从文档中可以看到 redis-rdb-tool 的主要功能:
生成内存报告;
将 dump.rdb 文件转化为 json 格式;
比较两个 dump 文件等。
将 dump.rdb 文件转化为 json 格式。
rdb --command json dump.rdb
[{"hello":"redis"}]
有了 json 数据之后,我们就可以方法对 Redis 的数据进行统计和监控,也不会对 Redis Server 产生影响。
具体使用手册可以访问redis-rdb-tool
如何处理 Bigkey
面对Bigkey问题,不应立即删除,而是应该通知调用方,让其采取适当措施。这可能涉及选择合适的数据结构、拆分大型字符串或进行数据压缩等方法。
当发现Redis性能下降时,可以通过以下清单来排查问题:
- 是否使用了复杂度较高的命令或查询全量数据;
- 是否有操作Bigkey;
- 大量的Key集中过期;
- 内存使用达到了maxmemory设置的阈值;
- 客户端是否使用了短连接与Redis通信;
- 当Redis实例数据较大时,生成RDB或进行AOF重写可能导致fork操作耗时较长;
- AOF的写入策略是否设置为always,可能导致每个操作都要同步刷回磁盘;
- Redis实例所在机器的内存是否不足,导致发生交换(swap),从而需要从交换分区读取数据;
- 进程是否绑定在不合理的CPU上运行;
- Redis实例所在机器是否开启了透明大页(transparent huge page)机制;
- 网络接口是否受到了过大的压力。
通过检查这些因素,可以更好地理解并解决Redis性能下降的问题。
总结
在有效地优化Redis性能并处理Bigkey的问题方面,采取适当的策略至关重要。Bigkey问题可能影响Redis的性能和稳定性,但删除它们并不是唯一的解决方案。相反,应该通知调用方并选择合适的数据结构、数据拆分、压缩等方法来应对。
此外,在Redis性能下降时,排查问题的清单可以帮助快速找到瓶颈。从使用复杂度高的命令到处理Bigkey、内存管理、客户端连接方式等多方面都需要仔细审查。
通过这些步骤,可以更好地理解和解决Redis性能问题,保证系统的稳定性和可靠性。