在处理 bigkey 问题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
Redis bigkey 是指在 Redis 数据库中占用空间较大的键值对。这些键通常包含了大量的数据，可能会影响 Redis 的性能和内存使用。例如，在一个集合、哈希表、列表或有序集合中存储了大量元素的键。
实际生产环境中出现下面两种情况，我们就可以认为它是 bigkey。
- 字符串类型：它的 big 体现在单个 value 值很大，超过 10KB。如果 key 过大也是不行的。
- 非字符串类型：哈希、列表、集合、有序集合，元素超过 5000 个。
Bigkey 的危害
- 超时阻塞：由于 Redis 单线程的特性，操作 bigkey 比较耗时。
- 集群节点失衡：在 Redis 集群中，如果某个节点中存在大量的 bigkey，可能会导致该节点的负载过高，从而导致集群节点失衡，影响整个集群的性能和稳定
- 备份和恢复困难：当 Redis 需要进行备份和恢复时，bigkey 也会成为一个问题，因为备份和恢复需要占用大量的磁盘空间和网络带宽，如果存在大量的 bigkey，备份和恢复的过程可能会非常耗时和困难。
Bigkey 如何产生的
一般来说，bigkey 的产生都是由于程序设计不当，或者对于数据规模预料不清楚造成的。
要避免 bigkey 产生，需要合理选择数据结构、拆分大型字符串、压缩数据及定期检查数据库中的键值对大小。
如何发现 Bigkey
使用 Redis 的内置命令行
java
$ 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。
java
# 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。
java#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。
javaredis> 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。
markdown
> STRLEN 22de5ac4e8074ff4bf03d777850de62c
640b. 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。
java
# 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) 2c. 未知可以通过 memory usage
java
memory usage 0188a87272cb4558905b0cfbe64a30d6
1624分析 RDB 文件
-
先执行下面的命令
arduinoset hello redis save -
找到 dump.rdb 文件，并执行下面命令
javaod -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
一个 RDB 主要是有三部分组成
- 文件头：Redis 魔数，RDB 版本，Redis 版本，RDB 创建时间，键值对占用内存大小等
- 文件数据：Redis 数据库所有键值对
- 文件尾：RDB 文件结束标识符，以及文件校验值。这个校验值用来在 Redis Server 加载 RDB 文件是否被篡改过。
这里解读文件的一部分
RDB 文件格式主要如下：
java
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 type 常量都代表了一种对象类型或底层编码，当服务器读入 RDB 文件中键值对数据，程序会根据 type 的来决定如何读入和解释 value。
- key 总是一个字符串对象，他的编码和 String Encoding 类型的 value 一样。
- 根据 type 的不同，以及保存内容的长度不同，保存的 value 的结构和长度也会有所不同。
如果需要解读其他类型需要我们对 Redis 的对象底层编码结构了解，下面是个简单的关系图。具体可以查看OBJECT ENCODING
如果想深入了解 RDB 文件格式可以访问 Redis-RDB-Dump_File_Foramt
所以比起使用命令直接调用 Redis Server 获取 bigkey。分析 RDB 文件是个不错的选择。
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。
java
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
当发现 Bigkey 的时候，不应该直接删除。而是通知调用方，让调用方去处理。选择数据结构、拆分大型字符串、压缩数据等。
当发现 Redis 变慢了，可以通过下面的 checklist 来排查问题：
- 使用复杂度过高的命令或一次查询全量数据；
- 操作 bigkey；
- 大量 key 集中过期；
- 内存达到 maxmemory；
- 客户端使用短连接和 Redis 相连；
- 当 Redis 实例的数据量大时，无论是生成 RDB，还是 AOF 重写，都会导致 fork 耗时严重；
- AOF 的写回策略为 always，导致每个操作都要同步刷回磁盘；
- Redis 实例运行机器的内存不足，导致 swap 发生，Redis 需要到 swap 分区读取数据；
- 进程绑定 CPU 不合理；
- Redis 实例运行机器上开启了透明内存大页机制；
- 网卡压力过大。
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