Redis中BigKey的隱患問題小結(jié)
一、什么是 BigKey?
1、BigKey的定義
BigKey是指那些在 Redis 中存儲了大量數(shù)據(jù),或者其序列化后占用大量內(nèi)存空間的鍵。它不僅僅是一個值很長的字符串,更常見的是指那些包含巨多元素的集合類型(如 Hash、List、Set、ZSet)。
想象一下:
一個 String 類型的 Key,存儲了一個幾 MB 甚至幾十 MB 的 JSON 字符串。
一個 List 類型的 Key,里面有幾百萬個元素,就像一個永無止境的日志隊列。
一個 Hash 類型的 Key,存儲了幾十萬個字段,代表了一個復(fù)雜對象的巨量屬性。
一個 Set 或 ZSet 類型的 Key,包含了數(shù)百萬的成員。
這些,都是 BigKey。它們就像 Redis 內(nèi)存中的“巨無霸”,吞噬著寶貴的資源。
2、BigKey 為什么是性能殺手?
BigKey 絕不僅僅是占用更多內(nèi)存那么簡單。它會引發(fā)一系列連鎖反應(yīng),嚴重影響 Redis 性能和穩(wěn)定性:
- 內(nèi)存失衡與 OOM 風(fēng)險: 一個 BigKey 就能瞬間吃掉大量內(nèi)存,可能導(dǎo)致 Redis 內(nèi)存使用率飆升,甚至觸發(fā)操作系統(tǒng)的 OOM(Out Of Memory),進而導(dǎo)致 Redis 實例崩潰或頻繁發(fā)生 SWAP(內(nèi)存交換到磁盤),嚴重拖慢性能。
- 網(wǎng)絡(luò)阻塞: 當(dāng)客戶端獲取或更新 BigKey 時,需要傳輸大量數(shù)據(jù)。這會占用大量的網(wǎng)絡(luò)帶寬,導(dǎo)致其他正常、小巧的請求被阻塞,增加整體延遲。
- CPU 耗盡與服務(wù)阻塞: Redis 是單線程模型,對 BigKey 的操作,比如刪除 (
DEL)、過期 (EXPIRE)、序列化/反序列化等,都會消耗大量的 CPU 資源。這些操作會長時間阻塞 Redis 主線程,導(dǎo)致所有其他命令都排隊等待,降低 Redis 的吞吐量和響應(yīng)速度。 - 集群穩(wěn)定性下降: 在 Redis Cluster 模式下,BigKey 的遷移(re-sharding)會耗費大量時間,期間可能導(dǎo)致節(jié)點卡頓、遷移失敗,甚至引起整個集群的不穩(wěn)定。主從復(fù)制時,BigKey 的傳輸也會占用大量帶寬,影響主從同步的效率。
- 持久化開銷增大: RDB 快照或 AOF 重寫時,BigKey 的處理會顯著增加持久化的耗時和生成的文件大小。
二、如何發(fā)現(xiàn) Redis 中的 BigKey?
1、使用redis-cli --bigkeys命令(推薦)
這是 Redis 官方推薦且最簡單直接的方法。它會遍歷 Redis 中的所有 Key,計算每個 Key 的內(nèi)存大小或元素數(shù)量,并按類型進行統(tǒng)計,最后列出每個類型中最大的 N 個 Key。它通過 SCAN 命令分批次遍歷,不會阻塞 Redis 服務(wù)。
redis-cli -h <host> -p <port> --bigkeys -i 0.01
命令說明
-h <host>: Redis 服務(wù)器地址。
-p <port>: Redis 服務(wù)器端口。
--bigkeys: 啟用 BigKey 掃描模式。
-i 0.01(可選): 指定SCAN命令的間隔時間,單位為秒。這可以減小對 Redis 服務(wù)器的壓力,但會延長掃描時間。默認不設(shè)置或設(shè)置為 0,表示盡可能快地掃描。
- 優(yōu)點: 簡單易用,對在線 Redis 服務(wù)的阻塞影響小。
- 缺點: 只能獲取當(dāng)前時刻的 BigKey 快照,無法實時監(jiān)控。在大 Key 頻繁變動的場景下,可能無法及時捕捉。
2. 使用 RDB 工具進行離線分析
Redis 的 RDB 文件是內(nèi)存數(shù)據(jù)的二進制快照。通過分析 RDB 文件,我們可以離線地獲取 Redis 中所有 Key 的詳細信息(包括大小和類型),而不會對在線的 Redis 服務(wù)造成任何影響。這對于生產(chǎn)環(huán)境來說是一個非常安全的分析方式。
常用工具:
redis-rdb-tools(Python): 這是一個功能強大的 RDB 文件解析器,可以生成報告、CSV 文件,幫助你分析 Key 的大小、類型、過期時間等。redis-memory-for-json(Node.js): 另一個流行的 RDB 分析工具。
使用方式(以 redis-rdb-tools 為例):
生成 RDB 文件: 在 Redis 命令行中執(zhí)行
BGSAVE命令,生成最新的 RDB 文件。拷貝 RDB 文件: 將生成的 RDB 文件拷貝到分析工具所在的機器。
運行分析命令:
rdb --command bigkeys /path/to/dump.rdb # 或者生成 JSON 格式報告進行更詳細分析 rdb -c json /path/to/dump.rdb > dump.json
- 優(yōu)點: 零入侵,對在線 Redis 服務(wù)無任何性能影響;可以獲取歷史某個時間點的數(shù)據(jù)快照。
- 缺點: 無法實時監(jiān)控;分析需要額外的工具和環(huán)境;RDB 文件可能很大,分析耗時。
3. 實時監(jiān)控與自定義腳本
對于需要實時或近實時發(fā)現(xiàn) BigKey 的場景,結(jié)合 Redis 的監(jiān)控數(shù)據(jù)和自定義腳本是更靈活的選擇。
監(jiān)控內(nèi)存指標: 持續(xù)監(jiān)控 Redis 實例的內(nèi)存使用情況 (
used_memory) 和 Key 數(shù)量 (db0:keys)。如果內(nèi)存突然飆升但 Key 數(shù)量變化不大,很可能是有 BigKey 產(chǎn)生。INFO命令: 定期執(zhí)行INFO MEMORY或INFO KEYSPACE命令,收集內(nèi)存和 Key 空間的信息。雖然不能直接定位 BigKey,但可以作為 BigKey 產(chǎn)生的預(yù)警信號。SCAN結(jié)合類型特有命令: 編寫腳本(如 Python、Java 等),使用SCAN命令分批遍歷 Key。對于每個 Key,先用TYPE命令判斷其類型,然后根據(jù)類型使用對應(yīng)的命令來獲取其大小或元素數(shù)量。一旦發(fā)現(xiàn)超過預(yù)設(shè)閾值的 Key,就記錄下來并觸發(fā)告警。
Java 偽代碼示例(使用 Jedis 客戶端):
添加 Jedis 依賴
<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
<version>5.1.0</version>
</dependency>Java 代碼
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.params.ScanParams;
import redis.clients.jedis.resps.ScanResult;
import java.util.Set;
public class RedisBigKeyScanner {
private static final String REDIS_HOST = "localhost";
private static final int REDIS_PORT = 6379;
private static final String REDIS_PASSWORD = null; // 如果有密碼則填寫
// 定義 BigKey 的閾值
// 字符串 10MB
private static final long BIG_STRING_THRESHOLD_BYTES = 10 * 1024 * 1024;
// 集合類型 10萬元素
private static final long BIG_COLLECTION_THRESHOLD_ELEMENTS = 100000;
public static void main(String[] args) {
// 使用 try-with-resources 確保 Jedis 連接被正確關(guān)閉
try (Jedis jedis = new Jedis(REDIS_HOST, REDIS_PORT)) {
// 如果 Redis 服務(wù)器有密碼,進行認證
if (REDIS_PASSWORD != null && !REDIS_PASSWORD.isEmpty()) {
jedis.auth(REDIS_PASSWORD);
}
System.out.println("Scanning for BigKeys...");
// 初始化 SCAN 命令的游標,從頭開始掃描
String cursor = ScanParams.SCAN_POINTER_START;
// 設(shè)置每次 SCAN 命令返回的 Key 數(shù)量
ScanParams scanParams = new ScanParams().count(1000);
// 循環(huán)執(zhí)行 SCAN 命令,直到游標回到起點(表示所有 Key 都已遍歷)
do {
ScanResult<String> scanResult = jedis.scan(cursor, scanParams);
// 更新游標
cursor = scanResult.getCursor();
// 獲取當(dāng)前批次掃描到的 Key 集合
Set<String> keys = scanResult.getResult();
// 遍歷當(dāng)前批次獲取到的所有 Key
for (String key : keys) {
String keyType = jedis.type(key);
// 根據(jù) Key 類型,使用不同的命令來判斷是否是 BigKey
switch (keyType) {
case "string":
// 獲取字符串的長度(字節(jié)數(shù))
long stringSize = jedis.strlen(key);
if (stringSize > BIG_STRING_THRESHOLD_BYTES) {
System.out.printf(" [BIG KEY] String: %s (Size: %.2f MB)%n", key, (double) stringSize / (1024 * 1024));
}
break;
case "list":
// 獲取列表的元素數(shù)量
long listLength = jedis.llen(key);
if (listLength > BIG_COLLECTION_THRESHOLD_ELEMENTS) {
System.out.printf(" [BIG KEY] List: %s (Elements: %d)%n", key, listLength);
}
break;
case "hash":
// 獲取哈希表的字段數(shù)量
long hashFields = jedis.hlen(key);
if (hashFields > BIG_COLLECTION_THRESHOLD_ELEMENTS) {
System.out.printf(" [BIG KEY] Hash: %s (Fields: %d)%n", key, hashFields);
}
break;
case "set":
// 獲取集合的成員數(shù)量
long setMembers = jedis.scard(key);
if (setMembers > BIG_COLLECTION_THRESHOLD_ELEMENTS) {
System.out.printf(" [BIG KEY] Set: %s (Members: %d)%n", key, setMembers);
}
break;
case "zset":
// 獲取有序集合的成員數(shù)量
long zsetMembers = jedis.zcard(key);
if (zsetMembers > BIG_COLLECTION_THRESHOLD_ELEMENTS) {
System.out.printf(" [BIG KEY] ZSet: %s (Members: %d)%n", key, zsetMembers);
}
break;
// 可以根據(jù)需要添加其他 Redis 數(shù)據(jù)類型的判斷或跳過
default:
break;
}
}
// 當(dāng)游標回到起始點 "0" 時,表示遍歷完成
} while (!cursor.equals(ScanParams.SCAN_POINTER_START));
System.out.println("BigKey scan complete.");
} catch (Exception e) {
System.err.println("Error connecting to Redis or during scan: " + e.getMessage());
e.printStackTrace();
}
}
}- 優(yōu)點: 靈活性高,可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求自定義 BigKey 的判斷標準和告警策略;能夠?qū)崿F(xiàn)實時或準實時監(jiān)控。
- 缺點: 腳本開發(fā)和維護成本較高;需要考慮對 Redis 性能的影響,合理設(shè)置
SCAN的COUNT參數(shù)和掃描頻率。
4. 業(yè)務(wù)層面排查
有時 BigKey 的產(chǎn)生源于業(yè)務(wù)邏輯的缺陷,比如某個業(yè)務(wù) ID 對應(yīng)的 Key 不斷積累數(shù)據(jù),從未清理。
慢查詢?nèi)罩荆?/strong> 定期檢查 Redis 的慢查詢?nèi)罩荆?code>slowlog),看是否有針對特定 Key 的操作耗時過長。這往往是 BigKey 的一個重要信號。
業(yè)務(wù)梳理: 定期梳理業(yè)務(wù)中數(shù)據(jù)量可能持續(xù)增長的場景,例如用戶操作日志、動態(tài)列表、排行榜等,評估其是否可能產(chǎn)生 BigKey,并提前設(shè)計好清理或拆分方案。
代碼審查: 檢查應(yīng)用程序代碼中是否有不合理的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)使用,例如將一個復(fù)雜對象直接序列化成一個大字符串存儲,或者在單個 Key 下無限追加數(shù)據(jù)。
到此這篇關(guān)于Redis中BigKey的隱患的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Redis BigKey內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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