一、引言
本文将结合我的一次Redis大Key的治理经验，来浅谈一下缓存大Key的治理方案选择。文中主要包括缓存大Key基础知识 、大Key治理方案选择 、大Key治理案例等，适合有一定开发经验的开发者阅读，希望对大家有帮助。
二、缓存大Key基础知识
2.1 大Key的标准
集合类型元素数量>5000或者单个value大于1M。当然这个标准不是绝对的，而是需要根据具体的业务场景和Redis集群的实际情况来灵活调整。
2.2 大Key带来的风险
- 大key发生热点访问，响应积压在服务端后内存暴涨，最终导致服务端被杀造成数据丢失
- 严重影响 QPS、TP99等指标，对大Key进行的慢操作会导致后续的命令被阻塞，从而导致一系列慢查询。
- hgetall、smembers 等时间复杂度O（N）的命令使用不当，容易造成CPU使用率过高。
- 集群各分片内存使用不均。某个分片占用内存较高或OOM，发送缓存区增大等，导致该分片其他Key被逐出，同时也会造成其他分片的资源浪费。
- 集群各分片的带宽使用不均。某个分片被流控，其他分片则没有这种情况，且影响宿主机上的其它应用。
- 数据迁移失败 过大的Key（如超过1G），在迁移、缩容、扩容，主从全量同步在序列化过程中，内存上涨，数据同步失败，且存在数据丢失风险。
三、缓存大Key治理方案
3.1事前预防
事前预防的基本思路是在缓存设计的时候，缓存中只存储必要的数据，且需要考虑将存储空间变小，具体的手段有：
- 对于JSON类型，可以删除不使用的Field；或者使用@JsonProperty 注解让 FiledName 字符集缩小；
- 采用Protobuf等压缩算法，利用时间换空间；
- 对于集合类型，设计上尽量避免整存整取；
3.2 事中监控
事中做好监控，对于缓存大Key，早发现，早治理；
3.3 事后
缓存大Key已经存在，那么应该怎么办？分2种情况进行考虑：
- 评估这些大Key是否还有存在的意义和价值，是否可以删除，对于可以删除的可以使用SCAN命令进行循序渐进式删除大Key；对于不可以直接删除的这种，是否可以将数据转移到其他的介质进行存储；
- 对于不能直接删除的大Key，进行"分而治之"，再通俗一点就是"拆"，将大Key进行拆分：
- String类型的大Key：可以尝试将对象分拆成几个Key-Value，使用MGET或者多个GET组成的pipeline获取值，分拆单次操作的压力，对于集群来说可以将操作压力平摊到多个分片上，降低对单个分片的影响。
- 集合类型的大Key，每次只需操作部分元素：将集合类型中的元素分拆。以Hash类型为例，可以在客户端定义一个分拆Key的数量N，每次对HGET和HSET操作的field计算哈希值并取模N，确定该field落在哪个Key上。
四、缓存大Key治理案例
4.1 系统架构和业务场景说明
有这样一个电商活动管理系统，系统有2个应用：后台管理端、运营端；（后台管理端是管理人员进行操作；运营端可以创建营销活动）存储使用的是MySQL和Redis；
系统中有一个这样的场景，简单来说就是，后台管理端可以添加sku白名单，这个白名单是以"商家ID + skuId"为一条记录写入MySQL中的；运营端在创建营销活动，需要上传sku，上传的时候需要读取sku白名单进行校验。
系统现状是，在查询sku白名单的时候使用了Redis缓存。缓存模式采用的是旁路缓存，添加SKU白名单的流程是，写入数据库，并删除缓存；读取SKU白名单的流程是，先从缓存读取，缓存中没有则读取数据库，并将结果写入缓存。缓存的数据类型是String，value为数据库中的全量SKU白名单记录，是以JSON字符串存储的。
旁路缓存：读取缓存、读取数据、更新缓存和操作都是在应用程序中完成的。
但是随着业务的发展，添加的SKU白名单逐渐增多，发展成为了缓存大Key。截止治理之前，数据库的配置表中存在1w+条sku白名单记录，也就是说Redis的一个String结果存储了1w+条的白名单记录。
这里也许有人问，一张表中存储1w+条数据，也是没有压力的啊，其实这张配置表中不仅有商家SKU白名单配置，还包括系统中其他所有的配置信息存储，数据量还是可观的。
4.2 一种激进的治理方案
该业务场景中，缓存大Key是不可以直接进行删除处理的，处理思路是将其拆分为一些小的Key。
分析场景，商家可以登录运营端进行创建营销活动，在创建营销活动和上传SKU的过程中，只需要查询该商家的SKU白名单，那么存储和查询全部都是不必要的，那么可以将全量白名单数据按照商家维度进行拆分存储和查询。
关于缓存结构的选择，我使用的是Hash结构（新缓存），key与原缓存String结构 key 相同，field为商家ID，value为sku白名单列表。大概流程图如下：
新缓存Hash结构key与原缓存String结构 key 完全相同，意味着新的Hash结构缓存和旧的String缓存是无法共存的，只能选择其一，意味着不存在百分比切量的过程，一步到位切量，你就说是否激进？
这样激进的方案是基于什么的考量呢？
- 夜间流量几乎为0，且缓存切换操作秒级完成，风险可控。运营端系统，商家创建促销活动基本都是工作时间，晚上和凌晨几乎没有流量；而且，新旧缓存切换可以秒级完成：①运营端添加测试SKU白名单，删除缓存；②将开关切到新缓存；风险可控。
- 方案支持秒级回滚.①运营端添加测试SKU白名单，删除缓存；②将开关切到旧缓存。
- 代码改动和上线部署工作量小。这个方案可以保持管理后端删除缓存的逻辑不变，也就是在添加SKU白名单的时候还是删除所有的白名单缓存；只需要改动运营后端代码，且上线部署只需要部署运营端。
- 虽然管理后端删除缓存为全量删除，存在管理端添加商家A的SKU白名单，导致缓存中的商家B、商家C等的白名单数据也被删除（其实是无需删除的），综合评估可以暂时保持现状，后续优化。
4.3 更加通用的治理方案
4.3.1 三个阶段
更加通用的缓存大key治理方案，包括双写、双读对比和读写新key等阶段：
- 双写阶段
在不影响现有业务的情况下，将新数据同时写入旧key和新key；
- 双读对比阶段
验证新key的数据与旧key的数据是否一致，并准备切换读操作到新key；
- 读写新key阶段
将所有读写操作都切换到新key，并废弃旧key；需要注意删除大key时要避免阻塞Redis服务。
4.3.2 注意事项
- 数据一致性：在整个治理过程中，需要确保数据的一致性。特别是在双写和双读对比阶段，要仔细验证数据是否一致。
- 性能影响：在双写和双读对比阶段，由于需要同时操作旧key和新key，可能会对性能产生一定影响。因此，需要在业务低峰期进行这些操作，并监控系统的性能指标。
- 错误处理：在治理过程中，可能会遇到各种错误情况（如数据不一致、网络问题等）。需要制定完善的错误处理机制来确保系统的稳定性和可用性。
- 备份和恢复：在执行治理操作之前，建议对Redis数据进行备份。以便在出现问题时可以快速恢复数据。
五、小结
本文是一个真实的线上缓存大Key治理案例，区别于通用的治理方案，我选择了一种激进和简单的治理策略。对于缓存大Key进行简单总结一下，对于使用缓存，需要考虑缓存大Key问题，设计和开发过程中尽量避免；如果已经出现，考虑删除，如果不可以删除，考虑拆分。可以在权衡之下，选择最适合自己的方案。
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