【Redis】性能瓶颈:如何优化大key问题?

2023-09-02 12:10:13 浏览数 (1)


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Redis性能瓶颈:如何优化大key问题?

什么是Redis大key问题

Redis大key问题是指在Redis中出现了一个或多个非常大的key,这些key的大小超过了Redis所能处理的最大值,从而导致Redis性能下降甚至宕机的现象。通常情况下,Redis的key大小应该尽量保持在较小的范围内,因为Redis是一个基于内存的数据结构存储系统,大key会占用大量内存资源,导致Redis的性能受到严重影响。

多大的数据量才算是大key,具体取决于Redis服务器的内存大小、可用内存空间、系统负载等因素。一般来说,如果单个key的大小超过了几MB,就可能会对Redis服务器的性能产生影响,进而导致Redis大key问题的发生。

然而,实际上,Redis的性能瓶颈不仅仅取决于单个key的大小,还取决于key的总数、Redis服务器的内存使用率、CPU负载以及网络带宽等多个因素。因此,无法给出一个精确的大小界限来判断什么样的key算是大key。

在实际应用中,需要根据具体情况来评估key的大小和数量,以及Redis服务器的硬件配置和系统负载情况,从而确定一个合理的key大小范围,以避免Redis大key问题的发生。同时,也需要对数据模型进行优化,避免出现单个key过大的情况。

Redis大key带来的影响

Redis大key会对Redis的性能和稳定性产生很大的影响,具体表现如下:

  1. 内存占用:Redis是一种基于内存的数据结构存储系统,大key会占用大量的内存资源,导致Redis的内存使用率上升,进而导致Redis内存不足的错误;
  2. 数据读写性能:大key会导致Redis的读写性能下降。当Redis需要读取或写入一个非常大的key时,需要占用更多的内存和CPU资源,导致Redis的响应时间变慢;
  3. 服务器负载:大key会导致Redis服务器的负载增加,从而影响Redis服务器的稳定性和可靠性。当Redis需要处理大量的请求时,服务器的负载会变得非常高,可能会导致Redis服务器宕机或崩溃;
  4. 数据备份和恢复:大key会对Redis的数据备份和恢复产生影响。当需要备份或恢复Redis的数据时,大key会导致备份和恢复的时间变长,可能会影响数据的完整性和可靠性。

Redis大key会对Redis的性能、稳定性、可靠性和数据备份与恢复产生不良影响,因此需要采取相应的措施来避免和解决Redis大key问题。

大key产生的原因

Redis大key问题产生的原因可能有多种,如以下原因:

  1. 数据模型设计不合理:如果数据模型设计不合理,例如将大量数据存储在一个key中,或者使用一个大型散列表或集合存储数据,就容易导致单个key的大小过大,从而出现Redis大key问题;
  2. 业务需求导致key过大:有些业务需求需要使用大型数据结构,例如使用大型字符串类型key存储数据,或者使用大型列表、集合、有序集合等数据结构类型,这些需求可能导致单个key的大小过大,从而出现Redis大key问题;
  3. 数据量过大:如果Redis服务器存储的数据量过大,就容易出现单个key的大小过大的情况,从而导致Redis大key问题的发生;
  4. 内存分配不均衡:如果Redis服务器的内存分配不均衡,例如某些key占用了大量内存资源,就容易导致Redis大key问题的发生。

怎样排查大key

SCAN命令

通过使用Redis的SCAN命令,可以逐步遍历数据库中的所有Key。结合其它命令(如STRLEN、LLEN、SCARD、HLEN等),可以识别出大Key。SCAN命令的优势在于它可以在不阻塞Redis实例的情况下进行遍历。

bigkeys参数

使用redis-cli命令客户端,连接Redis服务的时候,加上 --bigkeys 参数,可以扫描每种数据类型数量最大的key。

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redis-cli -h localhost --bigkeys

Redis RDB Tools工具

使用开源工具Redis RDB Tools,分析RDB文件,扫描出Redis大key。

如:输出占用内存大于2kb,排名前10的keys。

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rdb --commond memory --bytes 2048 --largest 10 dump.rbd

怎么解决大key

  1. 数据模型优化:对数据模型进行优化,避免将大量数据存储在一个key中,或者使用一个大型散列表或集合存储数据。可以将大型数据结构拆分成多个小型数据结构,或者使用Redis的分布式特性,将数据分散到多个节点上;
  2. 数据切割:对于已经出现的大key,可以将其拆分成多个小型key,并通过Redis的管道技术批量处理这些小型key,比如对于 string 类型的大key,可以考虑拆分成多个 key - value。对于 hash 或者 list 类型,可以考虑拆分成多个 hash 或者 list。;
  3. 懒删除:使用Redis的懒删除功能,当key过期后,Redis并不会立即删除该key,而是等到有读写操作时才进行删除,避免在删除大key时对Redis服务器造成过大的负担;
  4. 过期时间设置:对于不需要长期保存的数据,可以设置较短的过期时间,避免数据长期占用Redis服务器的内存资源,导致大key问题的发生;
  5. 持久化:可以使用Redis的RDB或AOF持久化功能,将数据保存到磁盘上,减少内存占用,提高Redis的稳定性和性能;
  6. 增加硬件资源:如果Redis服务器的硬件资源不足,可以考虑增加硬件资源,例如增加内存大小或者增加Redis服务器的数量,以提高Redis的性能和稳定性;
  7. 降低业务压力:如果Redis服务器承受的业务压力太大,可以采取一些措施,例如增加缓存层、优化数据库结构、进行数据缓存等,以减轻Redis服务器的压力,避免大key问题的发生;
  8. 不用 Redis:Redis 对于长文本不是最优的,可考虑文档型数据库如:MongoDB 等。

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