技术标签: java 缓存 Redis从入门到精通 bootstrap 后端 数据库 分布式 redis
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:
例如,保存登录用户信息可以这样设计:login:user:1
。
这样设计的好处在于:可读性强;可避免Key冲突;方便管理;更节省空间。
Key是string类型的,其底层编码包含int、embstr和raw三种。其中,embstr在小于44字节使用,采用连续内存空间,内存占用更小。而当字节数大于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,访问的时候性能也就会受到影响,还有可能产生内存碎片。如图:
BigKey通常以Key本身的大小和Key中成员的数量来综合判定,例如:
Redis提供了 memory usage
命令来查看指定Key及其Value的大小:
127.0.0.1:6379> set name Jack
OK
127.0.0.1:6379> memory usage name
(integer) 56
127.0.0.1:6379> set name aaaaaaaaaaaaaa
OK
127.0.0.1:6379> memory usage name
(integer) 72
但一般不推荐使用memory
命令,因为这个指令对CPU的使用率是比较高的。 在实际开发中,一般只需要衡量值的长度就可以了:
127.0.0.1:6379> strlen name
(integer) 14
127.0.0.1:6379> lpush l2 s1 s2
(integer) 2
127.0.0.1:6379> llen l2
(integer) 2
通常情况下,建议单个Key的Value值小于10KB;而对于集合类型的Key,建议元素数量小于1000个。
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等做运算会耗时较久,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。
利用redis-cli --bigkeys
命令,可以遍历分析所有Key,并返回Key的整体统计信息与每种数据类型的Top1的BigKey:
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:
// 自定义string类型,超过400KB,则是BigKey
final static int STR_MAX_LEN = 400;
// 自定义hash类型,超过100KB,则是BigKey
final static int HASH_MAX_LEN = 100;
@Test
public void testScan() {
int maxLen = 0;
long len = 0;
int cursor = 0;
do {
// 扫描并获取一部分Key
ScanResult<String> result = jedis.scan(cursor);
// 记录此时的cursor
cursor = result.getCursor();
List<String> list = result.getResult();
if (list == null || list.isEmpty()) {
break;
}
// 遍历这一部分Key
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;
}
// 如果查询出来的长度超过自定义的长度,则是BigKey
if (len >= maxLen) {
System.out.printf("Found big key : %s, type: %s, length or size: %d %n", key, type, len);
}
}
} while (cursor != 0);
}
执行以上单元测试结果如下:
Found big key : item:id:1, type: string, length or size: 411
Found big key : item:id:5, type: string, length or size: 406
Found big key : item:id:4, type: string, length or size: 440
Found big key : item:id:3, type: string, length or size: 432
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。详见:https://github.com/sripathikrishnan/redis-rdb-tools
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。
BigKey内存占用较多,删除这样的Key也需要耗费很长时间,从而导致Redis主线程阻塞,引发一系列问题。
为此,Redis在4.0后提供了异步删除的命令:UNLINK key [key ...]
。
比如要存储一个User对象,一般有三种存储方式:
login:user:1 | {"name":"Jack","age":21} |
优点:实现简单粗暴
缺点:数据耦合,不够灵活
login:user:1:name | Jack |
login:user:1:name | 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
login: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
假设有一个hash类型的Key,其有10万对field和value,field是自增id,那这个Key存在什么问题?如何优化?
key | id:0 | value0 |
...... | ...... | |
id:99999 | value99999 |
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。Redis支持通过 hash-max-ziplist-entries
配置entry上限,但是如果entry过多就会导致BigKey问题。
这里可以编写一个单元测试,往Redis存入100000条数据:
@Test
public void testHashMemory() {
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
jedis.hset("test:hash:memory", "key" + i, "value" + i);
}
}
执行完毕后,查看这个Key的大小:
id:0 | value0 |
...... | ...... |
id:99999 | value99999 |
但该方案也存在一些问题: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。
编写一个单元测试,往Redis存入100000条数据:
@Test
public void testHashMemory2() {
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
jedis.set("test:hash:memory:" + i, "value" + i);
}
}
执行完毕后,查看这个Key的大小:
key:0 | id:00 | value0 |
...... | ...... | |
id:99 | value99 | |
key:1 | id:00 | value100 |
...... | ...... | |
id:99 | value199 | |
...... | ||
key:999 | id:00 | value99900 |
...... | ...... | |
id:99 | value99999 |
编写一个单元测试,往Redis存入100000条数据:
@Test
public void testHashMemory3() {
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);
}
}
}
执行完毕后,查看这个Key的大小:
对比以上两种方案可以发现,拆分成小hash的方式最省空间。
Key的最佳实践
Value的最佳实践
…
本节完。
更多内容请查阅分类专栏:Redis从入门到精通
本节所涉及的代码和资源可从git仓库下载:https://gitee.com/weidag/redis_learning.git
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