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
| 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 | |
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
