阿里云redis大key搜索工具

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云原生数据库 PolarDB MySQL 版,Serverless 5000PCU 100GB
云数据库 Redis 版,社区版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
简介: Redis提供了list、hash、zset等复杂类型的数据结构,业务在使用的时候可能由于key设计不合理导致某个key过大,由于redis简单的单线程模型,业务在获取或者删除大key的时候都会有一定的影响,另外在集群模式下由于大key的产生还很容易导致某个子节点的内存满,综上所述我们需要提供大key的搜索工具。

Redis提供了list、hash、zset等复杂类型的数据结构,业务在使用的时候可能由于key设计不合理导致某个key过大,由于redis简单的单线程模型,业务在获取或者删除大key的时候都会有一定的影响,另外在集群模式下由于大key的产生还很容易导致某个子节点的内存满,综上所述我们需要提供大key的搜索工具。

初始化环境

安装python客户端

下载python客户端
wget “https://pypi.python.org/packages/68/44/5efe9e98ad83ef5b742ce62a15bea609ed5a0d1caf35b79257ddb324031a/redis-2.10.5.tar.gz#md5=3b26c2b9703b4b56b30a1ad508e31083

解压安装

tar -xvf redis-2.10.5.tar.gz
cd redis-2.10.5
sudo python setup.py install

扫描脚本

遍历key

对于Redis主从版本可以通过scan命令进行扫描,对于集群版本提供了ISCAN命令进行扫描,命令规则如下, 其中节点个数node可以通过info命令来获取到

ISCAN idx cursor [MATCH pattern] [COUNT count](idx为节点的id,从0开始,16到64gb的集群实例为8个节点故idx为0到7,128g 256gb的为16个节点)

扫描脚本

import sys
import redis

def check_big_key(r, k):
  bigKey = False
  length = 0 
  try:
    type = r.type(k)
    if type == "string":
      length = r.strlen(k)
    elif type == "hash":
      length = r.hlen(k)
    elif type == "list":
      length = r.llen(k)
    elif type == "set":
      length = r.scard(k)
    elif type == "zset":
      length = r.zcard(k)
  except:
    return
  if length > 10240:
    bigKey = True
  if bigKey :
    print db,k,type,length

def find_big_key_normal(db_host, db_port, db_password, db_num):
  r = redis.StrictRedis(host=db_host, port=db_port, password=db_password, db=db_num)
  for k in r.scan_iter(count=1000):
    check_big_key(r, k)

def find_big_key_sharding(db_host, db_port, db_password, db_num, nodecount):
  r = redis.StrictRedis(host=db_host, port=db_port, password=db_password, db=db_num)
  cursor = 0
  for node in range(0, nodecount) :
    while True:
      iscan = r.execute_command("iscan",str(node), str(cursor), "count", "1000")
      for k in iscan[1]:
        check_big_key(r, k)
      cursor = iscan[0]
      print cursor, db, node, len(iscan[1])
      if cursor == "0":
        break;
  
if \__name__\ == '__main__':
  if len(sys.argv) != 4:
     print 'Usage: python ', sys.argv[0], ' host port password '
     exit(1)
  db_host = sys.argv[1]
  db_port = sys.argv[2]
  db_password = sys.argv[3]
  r = redis.StrictRedis(host=db_host, port=int(db_port), password=db_password)
  nodecount = r.info()['nodecount']
  keyspace_info = r.info("keyspace")
  for db in keyspace_info:
    print 'check ', db, ' ', keyspace_info[db]
    if nodecount > 1:
      find_big_key_sharding(db_host, db_port, db_password, db.replace("db",""), nodecount)
    else:
      find_big_key_normal(db_host, db_port, db_password, db.replace("db", ""))

可以通过python find_bigkey host 6379 password来执行,支持阿里云Redis的主从版本和集群版本的大key查找,默认大key的阈值为10240,也就是对于string类型的value大于10240的认为是大key,对于list的话如果list长度大于10240认为是大key,对于hash的话如果field的数目大于10240认为是大key。另外默认该脚本每次搜索1000个key,对业务的影响比较低,不过最好在业务低峰期进行操作,避免scan命令对业务的影响。

相关实践学习
基于Redis实现在线游戏积分排行榜
本场景将介绍如何基于Redis数据库实现在线游戏中的游戏玩家积分排行榜功能。
云数据库 Redis 版使用教程
云数据库Redis版是兼容Redis协议标准的、提供持久化的内存数据库服务,基于高可靠双机热备架构及可无缝扩展的集群架构,满足高读写性能场景及容量需弹性变配的业务需求。 产品详情:https://www.aliyun.com/product/kvstore     ------------------------------------------------------------------------- 阿里云数据库体验:数据库上云实战 开发者云会免费提供一台带自建MySQL的源数据库 ECS 实例和一台目标数据库 RDS实例。跟着指引,您可以一步步实现将ECS自建数据库迁移到目标数据库RDS。 点击下方链接,领取免费ECS&RDS资源,30分钟完成数据库上云实战!https://developer.aliyun.com/adc/scenario/51eefbd1894e42f6bb9acacadd3f9121?spm=a2c6h.13788135.J_3257954370.9.4ba85f24utseFl
目录
相关文章
|
11天前
|
缓存 监控 NoSQL
【Redis性能瓶颈揭秘】「调优系列」深入分析热Key的排查策略和解决方案
【Redis性能瓶颈揭秘】「调优系列」深入分析热Key的排查策略和解决方案
215389 12
|
11天前
|
NoSQL 测试技术 Redis
终于把Redis中7千万个Key删完了
终于把Redis中7千万个Key删完了
43 0
|
11天前
|
NoSQL 数据可视化 关系型数据库
推荐几个好用的redis可视化工具
推荐几个好用的redis可视化工具
246 1
|
11天前
|
云安全 人工智能 安全
|
11天前
|
存储 NoSQL Redis
【Redis】Redis如何实现key的过期删除
【Redis】Redis如何实现key的过期删除
|
11天前
|
NoSQL Java Redis
Spring Boot 监听 Redis Key 失效事件实现定时任务
Spring Boot 监听 Redis Key 失效事件实现定时任务
68 0
|
11天前
|
机器学习/深度学习 缓存 监控
Redis经典问题:热点key问题
本文介绍了Redis中的热点key问题及其对系统稳定性的影响。作者提出了多种提前发现热点key的方法,包括历史数据分析、业务分析、实时监控、用户行为分析和机器学习预测。同时,文章列举了应对热点key的解决方案,如分布式存储、主从复制、前置缓存、定时刷新、限制逃逸流量和兜底逻辑。通过这些策略,可以有效管理和预防热点key带来的挑战,保证系统性能和可用性。
315 5
|
11天前
|
NoSQL Linux Redis
Redis内存分析工具RDR
Redis内存分析工具RDR
1218 1
|
11天前
|
Cloud Native 关系型数据库 分布式数据库
数据库性能诊断工具DBdoctor通过阿里云PolarDB产品生态集成认证
DBdoctor(V3.1.0)成功通过阿里云PolarDB分布式版(V2.3)集成认证,展现优秀兼容性和稳定性。此工具是聚好看科技的内核级数据库性能诊断产品,运用eBPF技术诊断SQL执行,提供智能巡检、根因分析和优化建议。最新版V3.1.1增加了对PolarDB-X和OceanBase的支持,以及基于cost的索引诊断功能。PolarDB-X是阿里巴巴的高性能云原生分布式数据库,兼容MySQL生态。用户可通过提供的下载地址、在线试用链接和部署指南体验DBdoctor。
167 0
|
11天前
|
开发者
一键自动化博客发布工具,用过的人都说好(阿里云篇)
使用一键自动化博客发布工具blog-auto-publishing-tools把博客发布到阿里云上。
一键自动化博客发布工具,用过的人都说好(阿里云篇)

相关产品

  • 云数据库 Redis 版