Redis 大键问题解析:如何管理和优化巨型数据【redis拓展】

本文涉及的产品
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
云数据库 Tair(兼容Redis),内存型 2GB
全局流量管理 GTM,标准版 1个月
简介: Redis 大键问题解析:如何管理和优化巨型数据【redis拓展】


前言:

Redis是一种出色的内存数据库,以其快速的读写性能和灵活的数据结构而闻名。然而,当数据量增长到巨大程度时,就会出现Redis大键问题。这些大键可能会导致性能下降、内存占用过多等问题。本篇博客将带你深入了解Redis大键问题,以及如何管理和优化这些巨型数据。

第一:初涉redis大key

什么是redis大key

Redis大Key其实并不是字面意思,不是指存储在Redis中的某个Key的大小超过一定的阈值,而是指该Key所对应的value过大。对于string类型来说,一般情况下超过10KB则认为是大Key,对于set,zset,hash等类型来说,一般数据超过5000条即认为是大Key。当Redis存储的Key过大时,会对Redis的性能产生负面影响,如内存使用率过高、写入和读取数据的速度变慢等。

大key会照成什么问题

大键(Big Keys)在Redis中可能导致以下问题:

  1. 内存压力: 大键占用大量内存。如果Redis实例中存在大量大键,它们会迅速消耗系统的可用内存。这可能导致内存不足,Redis实例被迫使用交换空间(swapping),从而严重影响性能。
  2. 性能问题: 对大键的读取和写入操作通常会导致显著的内存分配和处理开销,因为Redis需要处理大数据结构。这会导致降低Redis的响应时间和整体性能,尤其是在同时处理多个大键的情况下。
  3. 持久性问题: 如果你使用Redis的持久性功能(如RDB快照或AOF日志),大键可能会导致备份和恢复操作变得更为耗时,因为需要处理大量数据。
  4. 备份问题: 在备份Redis数据时,大键可能会增加备份文件的大小,导致备份和恢复所需的存储和传输资源更多。
  5. 过期管理问题: 大键通常不会设置过期时间,因为过期检查可能导致性能问题。这意味着大键可能会一直存在,直到手动删除或替换为止,可能需要额外的管理工作。
  6. 慢查询问题: 如果你使用Redis的慢查询日志功能,大键可能会导致慢查询,因为对大键的操作通常会花费更多时间。

因此,大键在Redis中通常应该被避免,或者需要谨慎管理,以降低对内存和性能的不利影响。在实际应用中,应该考虑将大数据分割成更小的块,使用多个键来存储,以降低内存消耗和提高性能。合理使用Redis的数据结构和设置合适的数据过期策略也可以帮助管理大键。

第二:找到大keys

使用redis-cli --bigkeys

--bigkeys选项是Redis的扩展工具Redis BigKeys,用于查找大keys。你可以按照以下步骤使用它:

  1. 确保你的Redis服务器已经安装了Redis BigKeys扩展工具。
  2. 打开终端或命令行窗口。
  3. 使用以下命令来查找大keys:
redis-cli --bigkeys

这将启动Redis BigKeys工具,它将扫描Redis实例中的键,并标识出大keys。请注意,这个工具会列出大keys的键名和内存占用情况。

使用Redis BigKeys工具是一个方便的方法来查找大keys,特别是在需要识别和处理大keys时。请确保你的Redis版本支持此工具,并已正确安装。

虽然Redis BigKeys工具是一种用于查找大keys的方便工具,但它也有一些不足之处和限制:

  1. Redis版本兼容性: Redis BigKeys工具并非所有Redis版本都支持。它通常需要较新的Redis版本,因此如果你的Redis实例运行的是较旧的版本,可能无法使用此工具。
  2. 性能影响: 运行Redis BigKeys工具会导致一些额外的性能开销,因为它需要扫描Redis实例中的所有键。这可能会在扫描期间稍微降低Redis的性能,特别是在具有大量键的情况下。
  3. 需要额外权限: 如果Redis实例配置了密码认证或需要其他身份验证方式,你需要在运行Redis BigKeys工具时提供相应的认证信息。
  4. 仅限于查找大keys: Redis BigKeys工具的主要目的是查找大keys,它不提供其他与Redis键管理相关的功能。如果你需要更多的键管理选项,可能需要考虑其他工具或编程接口。
  5. 非实时性: Redis BigKeys工具是一次性的,它执行后会列出当前Redis实例中的大keys。如果你关心实时性能数据或需要监控Redis中的键,你可能需要考虑其他实时监控工具。

总之,Redis BigKeys工具是一个有用的工具,但需要考虑其适用性和性能影响。在生产环境中,建议谨慎使用,并在低负载时进行测试。如果你需要更高级的键管理和监控功能,可能需要考虑其他解决方案。

使用scan

使用SCAN命令来查找大key是一个更灵活的方法,可以减小对Redis性能的影响。以下是如何使用SCAN命令来查找大key的示例:

# 使用 SCAN 命令查找大key,将 10000 替换为适当的数值
redis-cli SCAN 0 COUNT 10000

上述命令中,SCAN 0表示从头开始扫描所有键,而COUNT 10000指定每次扫描的键的数量。你可以根据实际需求将10000替换为适当的数值。

SCAN命令返回一个游标(cursor)和键的集合。你可以多次执行SCAN命令,递增游标的值,直到游标返回0,表示扫描完所有键。在每次扫描后,你可以检查返回的键,筛选出大key。

这种方式相对较安全,因为它不会像KEYS *一样阻塞Redis服务器,并且可以逐步查找大key,以减小对性能的负面影响。

使用编程接口

使用编程接口可以更灵活地查找大key,并可以自动化这一过程。以下是使用Python的redis-py库来查找大key的示例代码:

import redis
# 连接到Redis服务器
r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
# 使用 SCAN 命令来迭代所有键
keys = []
cursor = 0
count = 1000  # 每次迭代的键的数量
while True:
    cursor, key_data = r.scan(cursor, count=count)
    keys.extend(key_data)
# 遍历所有键,查找大key
for key in keys:
    memory_usage = r.memory_usage(key)
    if memory_usage > 10240:  # 内存占用大于10KB(10 * 1024字节)的键被认为是大key
        print(f"大key:{key}, 内存占用:{memory_usage} 字节")

这个Python示例代码连接到Redis服务器,使用SCAN命令迭代所有键,并查找大key。根据实际需求,你可以自定义内存阈值,以确定哪些键被认为是大key。这种方式可以在编程接口的帮助下更好地自动化查找大key的过程,并提供更多灵活性。

使用 RdbTools 工具查找大 key

  1. 安装RdbTools:首先,确保你已经安装了RdbTools,可以按照官方GitHub页面上的安装说明进行安装。
  2. 导出RDB文件:使用Redis的SAVEBGSAVE命令生成一个RDB快照文件,通常位于Redis数据目录中,例如dump.rdb
  3. 使用RdbTools查找大key:执行以下命令来查找大key,并输出到CSV文件:
rdb --command memory --duplicates /path/to/dump.rdb --filter 'memory > 10240' --format csv --output big_keys.csv
  • /path/to/dump.rdb应该替换为实际的RDB文件的路径。
  • --command memory参数用于查找大key,而--duplicates参数用于查找具有相同值的键。
  • --filter 'memory > 10240'参数用于筛选出内存占用大于10KB的键。
  • --format csv参数将结果输出为CSV格式。
  • --output big_keys.csv参数用于指定输出的CSV文件名。

这将生成一个CSV文件(big_keys.csv),其中包含了大于10KB的大key的名称和内存占用。这个文件可以在Excel中打开或导入,以满足你的需求。

第三:删除大keys

当需要删除大量大key时,可以使用UNLINK命令以异步方式批量删除键,这有助于减小对Redis性能的直接影响。以下是整合的步骤:

  1. 连接到Redis服务器:使用Redis的客户端或命令行工具,连接到你的Redis服务器。
  2. 使用SCAN命令查找大key:首先,使用SCAN命令查找大key。你可以遍历所有键并识别大key,将它们的名称保存在一个列表中。
  3. 使用UNLINK命令删除大key:接下来,使用UNLINK命令批量删除大key。你可以将大key的名称列表传递给UNLINK命令。
    例如,如果大key的名称列表是key1key2key3,你可以执行以下命令:
shellCopy code
UNLINK key1 key2 key3
  1. 这将以异步方式删除这些键,不会立即释放内存,但可以减小直接影响。
  2. 控制删除的速度:UNLINK命令支持一次删除多个键,但你可以通过调整每次删除的键数来控制其对Redis服务器的影响。例如,你可以批量删除10个键,然后等待一段时间,然后继续删除下一个批次。

这种方法允许你以异步方式删除大key,减小对Redis性能的直接影响,并逐步释放内存。请注意,UNLINK命令是在Redis 4.0及更高版本中引入的,因此确保你的Redis版本支持它。

第四:相关优化措施

避免大key的生成和优化大key是关键的,因为它们可以显著影响Redis的性能。以下是一些方法来避免大key的生成和优化现有的大key:

避免大key的生成:

  1. 数据模型设计: 在设计数据模型时,避免将大量数据存储在一个键中,特别是在字符串类型的键中。尽量将数据分散存储在多个键中,以降低每个键的大小。
  2. 数据分片: 将数据分散存储在多个Redis实例上,以分散负载和减小单个实例的内存占用。
  3. 使用合适的数据结构: 选择适当的数据结构以最小化内存占用。例如,使用有序集合代替列表,使用哈希表代替字符串等。
  4. 设置合理的TTL: 对于不再需要的数据,设置适当的TTL(生存时间),以确保数据会自动过期并被删除。
  5. 限制数据大小: 通过应用层面的限制,确保在Redis中存储的数据不会超过某个合理的阈值。

优化大keys:

  1. 键的拆分: 如果已经存在大key,考虑将其拆分为多个较小的键。这有助于减小每个键的大小。
  2. 数据结构优化: 使用Redis的数据结构操作,如LTRIM(修剪列表)或HDEL(删除哈希表字段),以删除不再需要的数据。
  3. 数据压缩: 对于文本类型的大key,可以考虑使用压缩算法来减小内存占用。
  4. 数据归档: 将不常用的数据归档到其他存储系统,以减小Redis的内存占用。
  5. 性能监控和分析: 定期监控Redis的性能和大key的数量,以及内存占用情况。这有助于识别性能问题并采取相应的措施。
  6. 定期维护: 制定定期维护策略,包括删除不再需要的数据和执行键的清理操作。
  7. 数据清理策略: 制定数据清理策略,包括定期删除过期键和无用数据。
  8. 合理设置内存限制: 在Redis的配置中,设置适当的内存限制,以防止大key占用过多内存。

总之,避免生成大key的关键在于良好的数据模型设计和适当的数据管理策略。优化现有的大key则需要考虑数据结构操作、拆分、压缩和清理策略。根据实际情况,可以采取多种方法来降低大key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
相关文章
|
27天前
|
NoSQL Redis
Redis的数据淘汰策略有哪些 ?
Redis 提供了 8 种数据淘汰策略,分为淘汰易失数据和淘汰全库数据两大类。易失数据淘汰策略包括:volatile-lru、volatile-lfu、volatile-ttl 和 volatile-random;全库数据淘汰策略包括:allkeys-lru、allkeys-lfu 和 allkeys-random。此外,还有 no-eviction 策略,禁止驱逐数据,当内存不足时新写入操作会报错。
55 16
|
27天前
|
缓存 NoSQL 关系型数据库
Redis和Mysql如何保证数据⼀致?
在项目中,为了解决Redis与Mysql的数据一致性问题,我们采用了多种策略:对于低一致性要求的数据,不做特别处理;时效性数据通过设置缓存过期时间来减少不一致风险;高一致性但时效性要求不高的数据,利用MQ异步同步确保最终一致性;而对一致性和时效性都有高要求的数据,则采用分布式事务(如Seata TCC模式)来保障。
58 14
|
2月前
|
自然语言处理 数据可视化 前端开发
从数据提取到管理:合合信息的智能文档处理全方位解析【合合信息智能文档处理百宝箱】
合合信息的智能文档处理“百宝箱”涵盖文档解析、向量化模型、测评工具等,解决了复杂文档解析、大模型问答幻觉、文档解析效果评估、知识库搭建、多语言文档翻译等问题。通过可视化解析工具 TextIn ParseX、向量化模型 acge-embedding 和文档解析测评工具 markdown_tester,百宝箱提升了文档处理的效率和精确度,适用于多种文档格式和语言环境,助力企业实现高效的信息管理和业务支持。
4030 5
从数据提取到管理:合合信息的智能文档处理全方位解析【合合信息智能文档处理百宝箱】
|
27天前
|
存储 NoSQL 算法
Redis分片集群中数据是怎么存储和读取的 ?
Redis集群采用哈希槽分区算法,共有16384个哈希槽,每个槽分配到不同的Redis节点上。数据操作时,通过CRC16算法对key计算并取模,确定其所属的槽和对应的节点,从而实现高效的数据存取。
46 13
|
27天前
|
存储 NoSQL Redis
Redis的数据过期策略有哪些 ?
Redis 采用两种过期键删除策略:惰性删除和定期删除。惰性删除在读取键时检查是否过期并删除,对 CPU 友好但可能积压大量过期键。定期删除则定时抽样检查并删除过期键,对内存更友好。默认每秒扫描 10 次,每次检查 20 个键,若超过 25% 过期则继续检查,单次最大执行时间 25ms。两者结合使用以平衡性能和资源占用。
44 11
|
27天前
|
监控 NoSQL 测试技术
【赵渝强老师】Redis的AOF数据持久化
Redis 是内存数据库,提供数据持久化功能,支持 RDB 和 AOF 两种方式。AOF 以日志形式记录每个写操作,支持定期重写以压缩文件。默认情况下,AOF 功能关闭,需在 `redis.conf` 中启用。通过 `info` 命令可监控 AOF 状态。AOF 重写功能可有效控制文件大小,避免性能下降。
|
27天前
|
存储 监控 NoSQL
【赵渝强老师】Redis的RDB数据持久化
Redis 是内存数据库,提供数据持久化功能以防止服务器进程退出导致数据丢失。Redis 支持 RDB 和 AOF 两种持久化方式,其中 RDB 是默认的持久化方式。RDB 通过在指定时间间隔内将内存中的数据快照写入磁盘,确保数据的安全性和恢复能力。RDB 持久化机制包括创建子进程、将数据写入临时文件并替换旧文件等步骤。优点包括适合大规模数据恢复和低数据完整性要求的场景,但也有数据完整性和一致性较低及备份时占用内存的缺点。
|
1月前
|
存储 分布式计算 Java
存算分离与计算向数据移动:深度解析与Java实现
【11月更文挑战第10天】随着大数据时代的到来,数据量的激增给传统的数据处理架构带来了巨大的挑战。传统的“存算一体”架构,即计算资源与存储资源紧密耦合,在处理海量数据时逐渐显露出其局限性。为了应对这些挑战,存算分离(Disaggregated Storage and Compute Architecture)和计算向数据移动(Compute Moves to Data)两种架构应运而生,成为大数据处理领域的热门技术。
48 2
|
2月前
|
NoSQL 关系型数据库 MySQL
MySQL与Redis协同作战:百万级数据统计优化实践
【10月更文挑战第21天】 在处理大规模数据集时,传统的单体数据库解决方案往往力不从心。MySQL和Redis的组合提供了一种高效的解决方案,通过将数据库操作与高速缓存相结合,可以显著提升数据处理的性能。本文将分享一次实际的优化案例,探讨如何利用MySQL和Redis共同实现百万级数据统计的优化。
94 9
|
1月前
|
存储 消息中间件 NoSQL
Redis数据结构:List类型全面解析
Redis数据结构——List类型全面解析:存储多个有序的字符串,列表中每个字符串成为元素 Eelement,最多可以存储 2^32-1 个元素。可对列表两端插入(push)和弹出(pop)、获取指定范围的元素列表等,常见命令。 底层数据结构:3.2版本之前,底层采用**压缩链表ZipList**和**双向链表LinkedList**;3.2版本之后,底层数据结构为**快速链表QuickList** 列表是一种比较灵活的数据结构,可以充当栈、队列、阻塞队列,在实际开发中有很多应用场景。

推荐镜像

更多