免费领手机 网站,旅游网站后台管理系统,李沧区城市建设管理局网站,河南省建筑工程信息网redis中大key、热key 什么是大key大key可能产生的原因大key可能会造成什么影响如何检测大key如何优化删除大key时可能的问题删除大key的策略 热key热key可能导致的问题解决热key的方法 什么是大key
大key通常是指占用内存空间过大或包含大量元素的键值对。
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大key通常是指占用内存空间过大或包含大量元素的键值对。
数据量大存储的单个值如字符串、列表、集合、哈希等本身比较大。比如一个哈希里面有大量的K-V、一个字符串长文本等。元素数量多对于列表、集合、有序集合等数据结构如果他们包含的元素非常多也是大key。嵌套结构复杂当数据结构嵌套了很多层整体内存占用较多。比如一个哈希里面某些字段又是哈希…。 具体多大才算大key没有固定标准需要根据redis配置和业务需求来判定。一般来说字符串类型key对应的value占用空间大于1M集合类型元素数量超过5000个都可以视为大key。 大key可能产生的原因
程序设计不当或业务数据规模考虑不周未及时清理垃圾数据数据结构选择不合理缺乏监控和管理
大key可能会造成什么影响
内存占用过高占用大量内存可能导致redis实例内存使用率升高。内存占用过高会触发redis内存淘汰策略内存淘汰时可能会导致某些数据被意外删除从而影响正常业务。极端一点内存耗尽导致redis实例崩溃导致服务中断。内存碎片内存碎片会降低内存使用率使得即使有足够的空闲内存也无法为新数据分配连续的内存空间。阻塞单线程redis执行命令的时候是单线程对大key进行读写操作时会更耗时也就阻塞了其他的客服端请求。网络拥塞大key传输的网络流量就更大更占网络宽带导致网络堵塞影响其他的请求。主从同步延迟大key网络传输的时间更长增加网络传输的时间。数据倾斜redis集群中如果某个节点上大key过多该节点内存使用率就更高集群资源就分布不均衡。
如何检测大key
bigkeys命令这是redis自带的命令扫描整个库并统计每一种数据类型string、list、set、zset、hash中最大的那个key。它只能找每种类型最大的那一个key不能找超过某个阈值的所有key。它是基于scan命令实现的所以不会阻塞redis服务器。MEMORY USAGE命令Redis 4.0及以上版本它可以返回指定key的内存使用情况字节为单位。通过遍历所有的key可以找出大key。但是对于list、set等数据结构它返回的是近似值因为它采用抽样方式来估算内存使用。DEBUG OBJECT命令它返回指定key的详细信息包含可以的类型、编码方式、序列化后的长度等。但它可能会对redis服务器的性能产生一点的影响生产环境不建议使用。使用第三方工具 a. redis-rdb-tools这是python编写的工具用于解析redis的RDB快照文件不仅可以提供每个key的大小信息还能将结果导出为cvs文件。 b. go-redis-bigkv基于memory命令开发的go语言工具用于扫描所有的key并根据内存大小排序。可以把排序结果输出到txt文件中方便查看。 c. Redis Bigkeys插件用于分析redis大key的插件扫描整个数据库找出占用内存较大的key并输出。安装配置该插件后可以使用BIGKEYS命令来查找大key。使用SCAN命令遍历遍历所有的key通过设置不同的MATCH和COUNT选项可以控制遍历的速度和范围。遍历过程中可以结合上述的MEMORY USAGE或TYPE等命令来获取每个key的大小和类型信息从而筛选出大key。 检测大key时应该尽量避免对redis服务器产生太大的影响。比如在从节点检测、在业务低峰时检测等。 如何优化
拆分大key将大key拆分成多个小key减少单个key的内存占用来提高查询性能。使用压缩算法对于一些可以压缩的数据类型可以使用压缩算法来压缩减少内存占用。Redis本身支持一些压缩算法如LZFLempel-Ziv-Fast压缩算法。设置过期时间如果数据不是一直都需要的可以设置过期时间让redis自动删除该key避免长期无效占用内存。监控预警建立监控预警机制及时发现及时处理。可以使用Redis的监控工具如Redis Insights、Prometheus等设置对大key和内存使用的监控指标。
删除大key时可能的问题
阻塞redis服务redis是单线程执行命令的删除大key时耗时较长会阻塞其他请求。内存释放问题直接删除大key会导致大量内存被瞬间释放对操作系统的的内存管理产生压力。删除大key导致的内存碎片操作系统在处理这些内存碎片时会消耗一点的cpu资源。网络流量消耗存储在redis集群的大key删除时会产生较大的网络流量。
删除大key的策略
分批删除对于集合类型的大key可以分批删除。每次删除一部分元素最终完全删除这个大key。比如一个有1W元素的list一次删除1K个元素元素分多次删除最终再删除这个key。使用UNLINK命令redis4.0版本开始引入UNLINK命令来异步删除key。它会将key立即从数据库中删除但实际释放内存的工作是后台线程来异步执行的。可以避免删除大key时阻塞redis的正常服务。业务低峰时删除先重命名再删除在删除前先将其重命名为一个不被使用的key使其不会被业务系统访问到然后再逐步删除这个重命名后的key。避免在删除过程中因为业务系统访问到该key而导致阻塞和错误。
热key
热key是指被频繁访问的key。
热key可能导致的问题
高并发访问一个key被大量并发访问对redis服务器性能产生压力。由于redis单线程高并发访问导致响应变慢甚至无响应。延迟增加redis处理大量热key导致redis服务整体的响应时间增加。内存压力频繁访问热key占用大量内存空间导致redis内存使用率升高。内存使用率升高触发内存溢出甚至崩溃。负载不均衡当一个节点存在大量热key时该节点负载非常高其他节点相对空闲导致redis集群整体性能下降导致某些节点出现性能问题。
解决热key的方法
缓存分片将热key分散到多个redis节点减轻单个节点的压力。可以采用hash算法或一致性哈希算法将热key映射到不同的节点。缓存过期策略根据业务需求和访问频率设置不同的过期时间。缓存预热系统启动时预热一部分热key将其加载到本地内存中。
