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  • Redis大Key优化(大对象优化)总结

    Redis 大key
    Redis使用过程中经常会有各种大key的情况, 比如:

    1. 单个简单的key存储的value很大
    2. hash, set,zset,list 中存储过多的元素(以万为单位)

    由于redis是单线程运行的,如果一次操作的value很大会对整个redis的响应时间造成负面影响,所以,业务上能拆则拆,下面举几个典型的分拆方案。
    业务场景:
    即通过hash的方式来存储每一天用户订单次数。那么key = order_20181010, field = order_id, value = 10。那么如果一天有百万千万甚至上亿订单的时候,key后面的值是很多,存储空间也很大,造成所谓的大key。
    大key的风险:

    • 读写大key会导致超时严重,甚至阻塞服务。
    • 如果删除大key,DEL命令可能阻塞Redis进程数十秒,使得其他请求阻塞,对应用程序和Redis集群可用性造成严重的影响。
    • 建议每个key不要超过M级别。

    单个简单的key存储的value很大
    改对象需要每次都整存整取
    可以尝试将对象分拆成几个key-value, 使用multiGet获取值,这样分拆的意义在于分拆单次操作的压力,将操作压力平摊到多个redis实例中,降低对单个redis的IO影响;
    该对象每次只需要存取部分数据
    可以像第一种做法一样,分拆成几个key-value, 也可以将这个存储在一个hash中,每个field代表一个具体的属性,使用hget,hmget来获取部分的value,使用hset,hmset来更新部分属性
    hash, set,zset,list 中存储过多的元素
    类似于场景一种的第一个做法,可以将这些元素分拆。以hash为例,原先的正常存取流程是 hget(hashKey, field) ; hset(hashKey, field, value),现在,固定一个桶的数量,比如 10000, 每次存取的时候,先在本地计算field的hash值,模除 10000, 确定了该field落在哪个key上。

    newHashKey  =  hashKey + (*hash*(field) % 10000);   
    hset (newHashKey, field, value) ;  
    hget(newHashKey, field)

    set, zset, list 也可以类似上述做法。但有些不适合的场景,比如,要保证 lpop 的数据的确是最早push到list中去的,这个就需要一些附加的属性,或者是在 key的拼接上做一些工作(比如list按照时间来分拆)。
    如何优雅地删除Redis大键
    关于Redis大键(Key),我们从[空间复杂性]和访问它的[时间复杂度]两个方面来定义大键。
    前者主要表示Redis键的占用内存大小;后者表示Redis集合数据类型(set/hash/list/sorted set)键,所含有的元素个数。以下两个示例:

    1个大小200MB的String键(String Object最大512MB);内存空间角度占用较大
    1个包含100000000(1kw)个字段的Hash键,对应访问模式(如hgetall)时间复杂度高

    因为内存空间复杂性处理耗时都非常小,测试 del 200MB String键耗时约1毫秒,而删除一个含有1kw个字段的Hash键,却会阻塞Redis进程数十秒。所以本文只从时间复杂度分析大的集合类键。删除这种大键的风险,以及怎么优雅地删除。在Redis集群中,应用程序尽量避免使用大键;直接影响容易导致集群的容量和请求出现”倾斜问题“,具体分析见文章:redis-cluster-imbalance。但在实际生产过程中,总会有业务使用不合理,出现这类大键;当DBA发现后推进业务优化改造,然后删除这个大键;如果直接删除它,DEL命令可能阻塞Redis进程数十秒,对应用程序和Redis集群可用性造成严重的影响。

    直接删除大Key的风险
    DEL命令在删除单个集合类型的Key时,命令的时间复杂度是O(M),其中M是集合类型Key包含的元素个数。生产环境中遇到过多次因业务删除大Key,导致Redis阻塞,出现故障切换和应用程序雪崩的故障。测试删除集合类型大Key耗时,一般每秒可清理100w~数百w个元素; 如果数千w个元素的大Key时,会导致Redis阻塞上10秒。可能导致集群判断Redis已经故障,出现故障切换;或应用程序出现雪崩的情况。

    说明:Redis是单线程处理。
    单个耗时过大命令,导致阻塞其他命令,容易引起应用程序雪崩或Redis集群发生故障切换。
    所以避免在生产环境中使用耗时过大命令。

    Redis删除大的集合键的耗时, 测试估算,可参考;和硬件环境、Redis版本和负载等因素有关:

    Key类型Item数量耗时
    Hash ~100万 ~1000ms
    List ~100万 ~1000ms
    Set ~100万 ~1000ms
    Sorted Set ~100万 ~1000ms


    当我们发现集群中有大key时,要删除时,如何优雅地删除大Key?

    如何优雅地删除各类大Key
    从Redis2.8版本开始支持SCAN命令,通过m次时间复杂度为O(1)的方式,遍历包含n个元素的大key。这样避免单个O(n)的大命令,导致Redis阻塞。 这里删除大key操作的思想也是如此。
    Delete Large Hash Key
    通过hscan命令,每次获取500个字段,再用hdel命令,每次删除1个字段。
    Python代码:

    def del_large_hash():
        r = redis.StrictRedis(host='redis-host1', port=6379)
        large_hash_key ="xxx" #要删除的大hash键名
        cursor = '0'
        while cursor != 0:
            cursor, data = r.hscan(large_hash_key, cursor=cursor, count=500)
            for item in data.items():
                r.hdel(large_hash_key, item[0])

    Delete Large Set Key
    删除大set键,使用sscan命令,每次扫描集合中500个元素,再用srem命令每次删除一个键
    Python代码:

    def del_large_set():
        r = redis.StrictRedis(host='redis-host1', port=6379)
        large_set_key = 'xxx' # 要删除的大set的键名
        cursor = '0'
        while cursor != 0:
            cursor, data = r.sscan(large_set_key, cursor=cursor, count=500)
            for item in data:
                r.srem(large_size_key, item)

    Delete Large List Key
    删除大的List键,未使用scan命令; 通过ltrim命令每次删除少量元素。
    Python代码:

    def del_large_list():
        r = redis.StrictRedis(host='redis-host1', port=6379)
        large_list_key = 'xxx' #要删除的大list的键名
        while r.llen(large_list_key)>0:
            r.ltrim(large_list_key, 0, -101) #每次只删除最右100个元素

    Delete Large Sorted set key
    删除大的有序集合键,和List类似,使用sortedset自带的zremrangebyrank命令,每次删除top 100个元素。
    Python代码:

    def del_large_sortedset():
        r = redis.StrictRedis(host='large_sortedset_key', port=6379)
        large_sortedset_key='xxx'
        while r.zcard(large_sortedset_key)>0:
            r.zremrangebyrank(large_sortedset_key,0,99)#时间复杂度更低 , 每次删除O(log(N)+100)

    Redis Lazy Free
    应该从3.4版本开始,Redis会支持lazy delete free的方式,删除大键的过程不会阻塞正常请求。查看《Redis4.0新特性 -Lazy Free

    参考博客:
    https://blog.csdn.net/u013474436/article/details/88808914

    郭慕荣博客园
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/jelly12345/p/14972572.html
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