Redis性能瓶颈揭秘：如何优化大key问题？ _Redis

文章插图
1. 什么是redis大key问题Redis大key问题指的是某个key对应的value值所占的内存空间比较大，导致Redis的性能下降、内存不足、数据不均衡以及主从同步延迟等问题。
到底多大的数据量才算是大key？
没有固定的判别标准，通常认为字符串类型的key对应的value值占用空间大于1M，或者集合类型的k元素数量超过1万个，就算是大key 。
Redis大key问题的定义及评判准则并非一成不变，而应根据Redis的实际运用以及业务需求来综合评估。例如，在高并发且低延迟的场景中，仅10kb可能就已构成大key；然而在低并发、高容量的环境下，大key的界限可能在100kb 。因此，在设计与运用Redis时，要依据业务需求与性能指标来确立合理的大key阈值。
2. 大key带来的影响

内存占用过高。大Key占用过多的内存空间，可能导致可用内存不足，从而触发内存淘汰策略。在极端情况下，可能导致内存耗尽，Redis实例崩溃，影响系统的稳定性。
性能下降。大Key会占用大量内存空间，导致内存碎片增加，进而影响Redis的性能。对于大Key的操作，如读取、写入、删除等，都会消耗更多的CPU时间和内存资源，进一步降低系统性能。
阻塞其他操作。某些对大Key的操作可能会导致Redis实例阻塞。例如，使用DEL命令删除一个大Key时，可能会导致Redis实例在一段时间内无法响应其他客户端请求，从而影响系统的响应时间和吞吐量。
网络拥塞。每次获取大key产生的网络流量较大，可能造成机器或局域网的带宽被打满，同时波及其他服务。例如：一个大key占用空间是1MB，每秒访问1000次，就有1000MB的流量。
主从同步延迟。当Redis实例配置了主从同步时，大Key可能导致主从同步延迟。由于大Key占用较多内存，同步过程中需要传输大量数据，这会导致主从之间的网络传输延迟增加，进而影响数据一致性。
数据倾斜。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。

3. 大key产生的原因

业务设计不合理。这是最常见的原因，不应该把大量数据存储在一个key中，而应该分散到多个key 。例如：把全国数据按照省行政区拆分成34个key，或者按照城市拆分成300个key，可以进一步降低产生大key的概率。
没有预见value的动态增长问题。如果一直添加value数据，没有删除机制、过期机制或者限制数量，迟早出现大key 。例如：微博明星的粉丝列表、热门评论等。
过期时间设置不当。如果没有给某个key设置过期时间，或者过期时间设置较长。随着时间推移，value数量快速累积，最终形成大key 。
程序bug 。某些异常情况导致某些key的生命周期超出预期，或者value数量异常增长，也会产生大key 。

4. 怎样排查大key4.1 SCAN命令【Redis性能瓶颈揭秘：如何优化大key问题？】通过使用Redis的SCAN命令，我们可以逐步遍历数据库中的所有Key 。结合其他命令（如STRLEN、LLEN、SCARD、HLEN等），我们可以识别出大Key 。SCAN命令的优势在于它可以在不阻塞Redis实例的情况下进行遍历。
4.2 bigkeys参数使用redis-cli命令客户端，连接Redis服务的时候，加上 —bigkeys 参数，可以扫描每种数据类型数量最大的key 。