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Redis性能瓶颈揭秘：如何优化大key问题？

转载 作者：我是一只小鸟 更新时间：2023-04-17 14:31:41 35 4
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1. 什么是Redis大key问题

Redis大key问题指的是某个key对应的value值所占的内存空间比较大，导致Redis的性能下降、内存不足、数据不均衡以及主从同步延迟等问题.

到底多大的数据量才算是大key?

没有固定的判别标准，通常认为字符串类型的key对应的value值占用空间大于1M，或者集合类型的k元素数量超过1万个，就算是大key.

Redis大key问题的定义及评判准则并非一成不变，而应根据Redis的实际运用以及业务需求来综合评估。例如，在高并发且低延迟的场景中，仅10kb可能就已构成大key；然而在低并发、高容量的环境下，大key的界限可能在100kb。因此，在设计与运用Redis时，要依据业务需求与性能指标来确立合理的大key阈值.

2. 大key带来的影响

  1. 内存占用过高。大Key占用过多的内存空间，可能导致可用内存不足，从而触发内存淘汰策略。在极端情况下，可能导致内存耗尽，Redis实例崩溃，影响系统的稳定性。
  2. 性能下降。大Key会占用大量内存空间，导致内存碎片增加，进而影响Redis的性能。对于大Key的操作，如读取、写入、删除等，都会消耗更多的CPU时间和内存资源，进一步降低系统性能。
  3. 阻塞其他操作。某些对大Key的操作可能会导致Redis实例阻塞。例如，使用DEL命令删除一个大Key时，可能会导致Redis实例在一段时间内无法响应其他客户端请求，从而影响系统的响应时间和吞吐量。
  4. 网络拥塞。每次获取大key产生的网络流量较大，可能造成机器或局域网的带宽被打满，同时波及其他服务。例如：一个大key占用空间是1MB，每秒访问1000次，就有1000MB的流量。
  5. 主从同步延迟。当Redis实例配置了主从同步时，大Key可能导致主从同步延迟。由于大Key占用较多内存，同步过程中需要传输大量数据，这会导致主从之间的网络传输延迟增加，进而影响数据一致性。
  6. 数据倾斜。在Redis集群模式中，某个数据分片的内存使用率远超其他数据分片，无法使数据分片的内存资源达到均衡。另外也可能造成Redis内存达到maxmemory参数定义的上限导致重要的key被逐出，甚至引发内存溢出。

3. 大key产生的原因

  1. 业务设计不合理。这是最常见的原因，不应该把大量数据存储在一个key中，而应该分散到多个key。例如：把全国数据按照省行政区拆分成34个key，或者按照城市拆分成300个key，可以进一步降低产生大key的概率。
  2. 没有预见value的动态增长问题。如果一直添加value数据，没有删除机制、过期机制或者限制数量，迟早出现大key。例如：微博明星的粉丝列表、热门评论等。
  3. 过期时间设置不当。如果没有给某个key设置过期时间，或者过期时间设置较长。随着时间推移，value数量快速累积，最终形成大key。
  4. 程序bug。某些异常情况导致某些key的生命周期超出预期，或者value数量异常增长 ，也会产生大key。

4. 怎样排查大key

4.1 SCAN命令

通过使用Redis的SCAN命令，我们可以逐步遍历数据库中的所有Key。结合其他命令（如STRLEN、LLEN、SCARD、HLEN等），我们可以识别出大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.

4.2 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.

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

4.3 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.

例如：输出占用内存大于1kb，排名前3的keys.

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

5. 怎么解决大key

  1. 拆分成多个小key。这是最容易想到的办法，降低单key的大小，读取可以用mget批量读取。
  2. 数据压缩。使用String类型的时候，使用压缩算法减少value大小。或者是使用Hash类型存储，因为Hash类型底层使用了压缩列表数据结构。
  3. 设置合理的过期时间。为每个key设置过期时间，并设置合理的过期时间，以便在数据失效后自动清理，避免长时间累积的大Key问题。
  4. 启用内存淘汰策略。启用Redis的内存淘汰策略，例如LRU（Least Recently Used，最近最少使用），以便在内存不足时自动淘汰最近最少使用的数据，防止大Key长时间占用内存。
  5. 数据分片。例如使用Redis Cluster将数据分散到多个Redis实例，以减轻单个实例的负担，降低大Key问题的风险。
  6. 删除大key。使用UNLINK命令删除大key，UNLINK命令是DEL命令的异步版本，它可以在后台删除Key，避免阻塞Redis实例。

6. 总结

大Key问题是Redis中常见的问题之一，可能导致性能下降、内存占用过高、阻塞其他操作以及主从同步延迟等问题。本文详细介绍了大Key产生的原因、影响、检测方法和解决方案。通过优化数据结构设计、设定合理的数据过期策略、优化系统架构和配置，以及渐进式删除大Key等方法，我们可以有效地解决和预防大Key问题，从而提高Redis系统的稳定性和性能.

我是「一灯架构」，如果本文对你有帮助，欢迎各位小伙伴点赞、评论和关注，感谢各位老铁，我们下期见 。

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最后此篇关于Redis性能瓶颈揭秘：如何优化大key问题？的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于Redis性能瓶颈揭秘：如何优化大key问题？的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。

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