一文了解如何发现并解决Redis热key与大key问题

热Key问题

什么是文解y问热key？

热key是服务端的常见问题，指一段时间内某个key的现并访问量远远超过其他的key，导致大量访问流量落在某一个redis实例中；或者是解决带宽使用率集中在特定的key（例如，对一个包含2000个field的文解y问hash key每秒发送大量的hgetall操作请求）；又或者是cpu使用时间占比集中在特定的key（例如，对一个包含10000个field的现并key每秒发送大量的zrange操作请求）。

以被请求频率来定义是解决否是热key，没有固定经验值。文解y问某个key被高频访问导致系统稳定性变差，现并都可以定义为热key。解决

可能造成的文解y问问题热点缓存会导致流量集中，redis缓存与数据库被击穿，现并从而引发系统雪崩。解决详情可以看《 快速了解缓存穿透与缓存雪崩 》。文解y问请求分配不均，现并存在热key的解决节点面临较大的访问压力，可能出现该数据分片的网站模板连接数被耗尽甚至宕机。（即使采取扩容也会对资源有很大的浪费）发现方法

由于热key发生对系统稳定性有巨大危害，所以需要上线前设立故障预案、建立监控和报警机制，以便快速响应故障。

优点：简单直接。缺点：但并不是所有业务都能预估出哪些key是热key。根据业务经验，预估哪些是热key。在客户端收集。在操作redis之前，加上统计频次的逻辑，然后将统计数据发送给一个聚合计算的服务进行统计。优点：方案简单。缺点：无法支持大公司多语言环境的SDK，或者说多语言SDK对齐比较困难。此外SDK的维护升级成本会很高。在proxy层收集。有些服务在请求redis之前会请求一个proxy服务，这种场景可以使用在proxy层收集热key数据，收集机制类似于在客户端收集。优点：方案对使用方完全透明；没有SDK多语言异构和升级成本高的问题。（不理解这个地方的话，服务器托管可以查看小辉之前的博客《 通用能力抽象选择SDK组件还是API服务？ 》）缺点：并不是所有场景都会有proxy层。redis集群监控。如果出现某个实例qps倾斜，说明可能存在热key。优点：不需要额外开发。缺点：每次发生状况需要人工排查，因为热key只是导致qps倾斜的一种可能。redis 4.0版本之后热点key发现功能。执行redis-cli时加上 –-hotkeys 选项即可。优点：不需要额外开发。缺点：该参数在执行的时候，如果key比较多，执行耗时会非常长，由此导致查询结果的实时性并不好。redis客户端使用TCP协议与服务端进行交互。通过脚本监听端口，解析网络包并进行分析。优点：对原有的业务系统没有改造。缺点：开发成本高，维护困难，有丢包可能性。常用的处理方法

如果对所有热key进行本地缓存，那么本地缓存是否会过大，高防服务器从而影响应用程序本身的性能开销。

可能需要保证本地缓存和redis数据的一致性。

热key统计可以使用LFU数据结构并结合上面的发现方法，将最热topN的key进行统计，然后在client端使用本地缓存，从而降低redis集群对热key的访问量，但这种方法带来两个问题：将热key加上前缀或者后缀，把热key的数量从1个变成实例个数，利用分片特性将这n个key分散在不同节点上，这样就可以在访问的时候，采用客户端负载均衡的方式，随机选择一个key进行访问，将访问压力分散到不同的实例中。这个方案有个明显的缺点，就是缓存的维护成本大：假如有n为100，则更新或者删除key的时候需要操作100个key。利用读写分离，通过主从复制的方式，增加slave节点来实现读请求的负载均衡。这个方案明显的缺点就是使用机器硬抗热key的数据，资源耗费严重；而且引入读写分离架构，增加节点数量，都会增加系统的复杂度降低稳定性。

大Key问题

什么是大key？

大key是指当redis的字符串类型占用内存过大或非字符串类型元素数量过多。

生产环境中，综合衡量运维和环境的情况，给大key定义参考值如下：

string类型的key超过10KBhash/set/zset/list等数据结构中元素个数大于5k/整体占用内存大于10MB

不同系统性能条件不同，所以建议这个标准设置保守些，以系统稳定性为第一考量

可能造成的问题内存使用不均匀。例如在redis集群模式中，某个数据分片的内存使用率远超其他数据分片，无法使数据分片的内存资源达到均衡。另外也可能造成redis内存达到 maxmemory 参数定义的上限导致重要的Key被逐出，甚至引发内存溢出。响应时间上升、超时阻塞。由于redis是单线程架构，操作大key耗时较长，有可能造成redis阻塞。过期时可能阻塞。大key设定了过期时间，当过期时这个key会被删除。假如redis版本低于4.0没有非同步删除机制，就会存在阻塞redis的可能性，并且慢查询查不到；同样，内存不足时的key驱逐或者是rename一个大key也会阻塞redis服务。长时间阻塞主库，可能会引发同步中断或主从切换。

慢查询为什么查不到。举例，如果请求进来且redis服务器正在进行过期键扫描，需要等待100毫秒。当客户端设置的超时时间小于100毫秒，那就会导致连接因为超时而关闭，就会造成异常，这些现象并不能从慢查询日志中查询到（因为慢查询只记录逻辑处理过程，不包括等待时间）。

网络拥塞。例如：一个大key占用空间是1MB，每秒访问1000次，就有1000MB的流量，可能造成机器或局域网的带宽被打满，同时波及其他服务。发现方法

使用工具定期扫描，并建立好监控和通知机制。

优点：不阻塞服务缺点：信息较少（只有各类型最大的key信息），内容不够精确（例如hash/list/set/zset都是以元素个数衡量大key，但实际上元素个数多不代表占用内存大）。redis-cli --bigkeys 命令。可以用来找到某个实例5种数据类型(string、hash、list、set、zset)最大的key。redis-rdb-tools 工具。redis实例上执行bgsave，然后对dump出来的rdb文件进行分析。优点：获取信息更详细缺点：需要离线操作，获取结果时间较长Redis4.0之后，新增 memory usage 命令，通过随机抽样field的方式估算key的大小（样本越大，循环次数越多，计算结果越精确，性能消耗也越多）。编写python脚本，利用 scan 和 memory usage 命令，可以在集群低峰的时候扫描redis，排查大key。优点：获取信息较准确且及时缺点：python脚本需要注意不能影响线上正常服务，设置好监控和熔断。常用的处理方法大key非热key，如果不是必要的信息，可以直接删除del或者unlink都可以。

如果是redis4.0之前的版本，建议对于key使用(scan/sscan/hscan/zscan)，将大key逐步删除（ltrim/zremrangebyscore/hdel/srem）。redis4.0之后，直接使用unlink替换del，会有后台线程将大key异步删除。

业务拆分，将key的含义更细粒度化，避免大key出现。数据结构上拆分。如果大key是个大json，可以通过mset的方式，将这个key的内容打散到各个实例中，减小大key对数据量倾斜的影响；如果是大list，可以拆成 list_1,list_2,list_N ；其他数据结构同理。（可以考虑增加单独key存储大key被拆分的个数或元数据信息）在redis没有开启非同步删除机制的场景下，设置过期时间时，一定要避免大批量键同时过期的现象，所以如果有这种情况，最好给过期时间加个随机范围，缓解大量键同时过期，造成客户端等待超时的现象。对于长文本，更建议使用文档型数据库例如MongoDB等。对一致性要求不高的场景，尝试使用客户端缓存。（只解决了redis的阻塞问题，但机器或局域网的带宽问题没有改善）对大key的压缩。相当于用cpu资源来降低网络io，其中google提出的snappy算法较常用。对于hash等数据结构，需要注意业务是否可以引入定期清理无效field的机制。

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