1、Redis键值设计
1.1、优雅的key结构
Redis的Key虽然可以自定义,但最好遵循下面的几个最佳实践约定:
- 遵循基本格式:[业务名称]:[数据名]:[id]
- 长度不超过44字节
- 不包含特殊字符
例如:我们的登录业务,保存用户信息,其key可以设计成如下格式:
这样设计的好处:
- 可读性强
- 避免key冲突
- 方便管理
- 更节省内存: key是string类型,底层编码包含int、embstr和raw三种。embstr在小于44字节使用,采用连续内存空间,内存占用更小。当字节数大于44字节时,会转为raw模式存储,在raw模式下,内存空间不是连续的,而是采用一个指针指向了另外一段内存空间,在这段空间里存储SDS内容,这样空间不连续,访问的时候性能也就会收到影响,还有可能产生内存碎片
1.2、拒绝BigKey
BigKey通常以Key的大小和Key中成员的数量来综合判定,例如:
- Key本身的数据量过大:一个String类型的Key,它的值为5 MB
- Key中的成员数过多:一个ZSET类型的Key,它的成员数量为10,000个
- Key中成员的数据量过大:一个Hash类型的Key,它的成员数量虽然只有1,000个但这些成员的Value(值)总大小为100 MB
那么如何判断元素的大小呢?redis也给我们提供了命令
推荐值:
- 单个key的value小于10KB
- 对于集合类型的key,建议元素数量小于1000
1.2.1、BigKey的危害
- 网络阻塞
- 对BigKey执行读请求时,少量的QPS就可能导致带宽使用率被占满,导致Redis实例,乃至所在物理机变慢
- 数据倾斜
- BigKey所在的Redis实例内存使用率远超其他实例,无法使数据分片的内存资源达到均衡
- Redis阻塞
- 对元素较多的hash、list、zset等做运算会耗时较旧,使主线程被阻塞
- CPU压力
- 对BigKey的数据序列化和反序列化会导致CPU的使用率飙升,影响Redis实例和本机其它应用
1.2.2、如何发现BigKey
①redis-cli --bigkeys
利用redis-cli提供的–bigkeys参数,可以遍历分析所有key,并返回Key的整体统计信息与每个数据的Top1的big key
命令:redis-cli -a 密码 --bigkeys
②scan扫描
自己编程,利用scan扫描Redis中的所有key,利用strlen、hlen等命令判断key的长度(此处不建议使用MEMORY USAGE)
scan 命令调用完后每次会返回2个元素,第一个是下一次迭代的光标,第一次光标会设置为0,当最后一次scan 返回的光标等于0时,表示整个scan遍历结束了,第二个返回的是List,一个匹配的key的数组
import com.heima.jedis.util.JedisConnectionFactory;
import org.junit.jupiter.api.AfterEach;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.ScanResult;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
public class JedisTest {
private Jedis jedis;
@BeforeEach
void setUp() {
// 1.建立连接
// jedis = new Jedis("192.168.150.101", 6379);
jedis = JedisConnectionFactory.getJedis();
// 2.设置密码
jedis.auth("123321");
// 3.选择库
jedis.select(0);
}
final static int STR_MAX_LEN = 10 * 1024;
final static int HASH_MAX_LEN = 500;
@Test
void testScan() {
int maxLen = 0;
long len = 0;
String cursor = "0";
do {
// 扫描并获取一部分key
ScanResult<String> result = jedis.scan(cursor);
// 记录cursor
cursor = result.getCursor();
List<String> list = result.getResult();
if (list == null || list.isEmpty()) {
break;
}
// 遍历
for (String key : list) {
// 判断key的类型
String type = jedis.type(key);
switch (type) {
case "string":
len = jedis.strlen(key);
maxLen = STR_MAX_LEN;
break;
case "hash":
len = jedis.hlen(key);
maxLen = HASH_MAX_LEN;
break;
case "list":
len = jedis.llen(key);
maxLen = HASH_MAX_LEN;
break;
case "set":
len = jedis.scard(key);
maxLen = HASH_MAX_LEN;
break;
case "zset":
len = jedis.zcard(key);
maxLen = HASH_MAX_LEN;
break;
default:
break;
}
if (len >= maxLen) {
System.out.printf("Found big key : %s, type: %s, length or size: %d %n", key, type, len);
}
}
} while (!cursor.equals("0"));
}
@AfterEach
void tearDown() {
if (jedis != null) {
jedis.close();
}
}
}
③第三方工具
- 利用第三方工具,如 Redis-Rdb-Tools 分析RDB快照文件,全面分析内存使用情况
- https://github.com/sripathikrishnan/redis-rdb-tools
④网络监控
- 自定义工具,监控进出Redis的网络数据,超出预警值时主动告警
- 一般阿里云搭建的云服务器就有相关监控页面
1.2.3、如何删除BigKey
BigKey内存占用较多,即便时删除这样的key也需要耗费很长时间,导致Redis主线程阻塞,引发一系列问题。
- redis 3.0 及以下版本
- 如果是集合类型,则遍历BigKey的元素,先逐个删除子元素,最后删除BigKey
- Redis 4.0以后
- Redis在4.0后提供了异步删除的命令:unlink
1.3、恰当的数据类型
例1:比如存储一个User对象,我们有三种存储方式:
①方式一:json字符串
user:1 | {“name”: “Jack”, “age”: 21} |
---|
优点:实现简单粗暴
缺点:数据耦合,不够灵活
②方式二:字段打散
user:1:name | Jack |
---|---|
user:1:age | 21 |
优点:可以灵活访问对象任意字段
缺点:占用空间大、没办法做统一控制
③方式三:hash(推荐)
user:1 | name | jack |
age | 21 |
优点:底层使用ziplist,空间占用小,可以灵活访问对象的任意字段
缺点:代码相对复杂
例2:假如有hash类型的key,其中有100万对field和value,field是自增id,这个key存在什么问题?如何优化?
key | field | value |
someKey | id:0 | value0 |
..... | ..... | |
id:999999 | value999999 |
存在的问题:
- hash的entry数量超过500时,会使用哈希表而不是ZipList,内存占用较多
- 可以通过hash-max-ziplist-entries配置entry上限。但是如果entry过多就会导致BigKey问题
方案一
拆分为string类型
key | value |
id:0 | value0 |
..... | ..... |
id:999999 | value999999 |
存在的问题:
- string结构底层没有太多内存优化,内存占用较多
- 想要批量获取这些数据比较麻烦
方案二
拆分为小的hash,将 id / 100 作为key, 将id % 100 作为field,这样每100个元素为一个Hash文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-431736.html
key | field | value |
key:0 | id:00 | value0 |
..... | ..... | |
id:99 | value99 | |
key:1 | id:00 | value100 |
..... | ..... | |
id:99 | value199 | |
.... | ||
key:9999 | id:00 | value999900 |
..... | ..... | |
id:99 | value999999 |
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-431736.html
package com.heima.test;
import com.heima.jedis.util.JedisConnectionFactory;
import org.junit.jupiter.api.AfterEach;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.Pipeline;
import redis.clients.jedis.ScanResult;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
public class JedisTest {
private Jedis jedis;
@BeforeEach
void setUp() {
// 1.建立连接
// jedis = new Jedis("192.168.150.101", 6379);
jedis = JedisConnectionFactory.getJedis();
// 2.设置密码
jedis.auth("123321");
// 3.选择库
jedis.select(0);
}
@Test
void testSetBigKey() {
Map<String, String> map = new HashMap<>();
for (int i = 1; i <= 650; i++) {
map.put("hello_" + i, "world!");
}
jedis.hmset("m2", map);
}
@Test
void testBigHash() {
Map<String, String> map = new HashMap<>();
for (int i = 1; i <= 100000; i++) {
map.put("key_" + i, "value_" + i);
}
jedis.hmset("test:big:hash", map);
}
@Test
void testBigString() {
for (int i = 1; i <= 100000; i++) {
jedis.set("test:str:key_" + i, "value_" + i);
}
}
@Test
void testSmallHash() {
int hashSize = 100;
Map<String, String> map = new HashMap<>(hashSize);
for (int i = 1; i <= 100000; i++) {
int k = (i - 1) / hashSize;
int v = i % hashSize;
map.put("key_" + v, "value_" + v);
if (v == 0) {
jedis.hmset("test:small:hash_" + k, map);
}
}
}
@AfterEach
void tearDown() {
if (jedis != null) {
jedis.close();
}
}
}
1.4、总结
- Key的最佳实践
- 固定格式:[业务名]:[数据名]:[id]
- 足够简短:不超过44字节
- 不包含特殊字符
- Value的最佳实践:
- 合理的拆分数据,拒绝BigKey
- 选择合适数据结构
- Hash结构的entry数量不要超过1000
- 设置合理的超时时间
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