如何排查和解决Redis Bigkey的有效策略

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章
目
录

• 什么是 Bigkey
• Bigkey 的危害
• Bigkey 如何产生的
• 如何发现 Bigkey
• 使用 Redis 的内置命令行
• 分析 RDB 文件
• redis-rdb-tool
• 如何处理 Bigkey
• 总结

你在Redis开发过程中，是否接触过bigkey呢？遇到了bigkey的问题是如何解决的呢？如果没有，可以认真看完这篇文章，对你肯定有很大的帮助！

在处理 bigkey 问题我们一般可以先从一下几点入手

• 什么是 bigkey?
• bigkey 危害？
• bigkey 是如何产生的?
• 如何发现 bigkey ?
• 如何处理 bigkey?

什么是 Bigkey

Bigkey是指在Redis数据库中占据较大存储空间的键值对。这些键通常包含大量数据，可能对Redis的性能和内存利用产生影响。比方说，某个集合、哈希表、列表或有序集合中存储了大量元素的键。

在实际的生产环境中，出现以下两种情况时，我们可以将其视为Bigkey：

1. 对于字符串类型：如果单个值的大小超过10KB，那么就被认为是Bigkey。同时，如果键本身的大小过大也会被视为问题。
2. 对于非字符串类型：对于哈希、列表、集合、有序集合，其中的元素数量超过5000个，也会被视为Bigkey的情况。

Bigkey 的危害

超时阻塞问题：由于Redis的单线程特性，对于处理bigkey的操作可能会花费较长时间。

集群节点失衡隐患：在Redis集群中，如果某个节点包含大量的bigkey，可能会导致该节点负载过重，进而引发整个集群节点负载不均衡的问题，从而损害整个集群的性能和稳定性。

备份和恢复复杂性：当需要对Redis进行备份和恢复时，bigkey也会带来困难。这是因为备份和恢复过程需要耗费大量磁盘空间和网络带宽。如果存在大量的bigkey，备份和恢复过程可能会变得异常耗时，且更加复杂。

Bigkey 如何产生的

Bigkey的生成原因通常归因于不良的程序设计或对数据规模估计不足。

为了预防Bigkey的生成，有几个方法可以采取：合理选择数据结构、分割大型字符串、数据压缩以及定期检查数据库中键值对的大小。

通过这些方法，可以有效避免Bigkey问题的产生。

如何发现 Bigkey

使用 Redis 的内置命令行

 $ redis-cli --bigkeys
​
# Scanning the entire keyspace to find biggest keys as well as
# average sizes per key type.  You can use -i 0.01 to sleep 0.01 sec
# per SCAN command (not usually needed).
​
[00.00%] Biggest string found so far \'key-419\' with 3 bytes
[05.14%] Biggest list   found so far \'mylist\' with 100004 items
[35.77%] Biggest string found so far \'counter:__rand_int__\' with 6 bytes
[73.91%] Biggest hash   found so far \'myobject\' with 3 fields
​
-------- summary -------
​
Sampled 506 keys in the keyspace!
Total key length in bytes is 3452 (avg len 6.82)
​
Biggest string found \'counter:__rand_int__\' has 6 bytes
Biggest   list found \'mylist\' has 100004 items
Biggest   hash found \'myobject\' has 3 fields
​
504 strings with 1403 bytes (99.60% of keys, avg size 2.78)
1 lists with 100004 items (00.20% of keys, avg size 100004.00)
0 sets with 0 members (00.00% of keys, avg size 0.00)
1 hashs with 3 fields (00.20% of keys, avg size 3.00)
0 zsets with 0 members (00.00% of keys, avg size 0.00)

不过需要注意，执行 –bigkeys 时，是通过扫描数据库来查找 bigkey，所以会对 Redis 实例的性能产生影响。

如果是主从，最好使用从节点执行。

# redis-cli 会没扫描 100 次暂停 0.1 秒
./redis-cli  --bigkeys -i 0.1

使用 redis-cli –bigkey 不足：

这个方法只能返回每种类型中最大的那个 bigkey，无法得到大小排在前 N 位的 bigkey；
对于集合类型来说，只统计集合元素个数的多少，而不是实际占用的内存量。但是，一个集合中的元素个数多，并不一定占用的内存就多。因为，有可能每个元素占用的内存很小，这样的话，即使元素个数有很多，总内存开销也不大

统计 value 内存大小，可以通过 scan 命令迭代，具体步骤如下：

通过 SCAN 命令进行全局扫描。

#SCAN cursor [MATCH pattern] [COUNT count]
#cursor - 游标。
#pattern - 匹配的模式。
#count - 可选，用于指定每次迭代返回的 key 的数量，默认值为 10 。
redis 127.0.0.1:6379> scan 0   # 使用 0 作为游标，开始新的迭代
1) \"17\"                        # 第一次迭代时返回的游标
2)  1) \"key:12\"
    2) \"key:8\"
    3) \"key:4\"
    4) \"key:14\"
    5) \"key:16\"
    6) \"key:17\"
    7) \"key:15\"
    8) \"key:10\"
    9) \"key:3\"
   10) \"key:7\"
   11) \"key:1\"
redis 127.0.0.1:6379> scan 17  # 使用的是第一次迭代时返回的游标 17 开始新的迭代
1) \"0\"
2) 1) \"key:5\"
   2) \"key:18\"
   3) \"key:0\"
   4) \"key:2\"
   5) \"key:19\"
   6) \"key:13\"
   7) \"key:6\"
   8) \"key:9\"
   9) \"key:11\"

通过 TYPE 命令判断 key 的类型。

redis> SET weather \"sunny\"
OK
​
redis> TYPE weather
string

根据 key 类型，统计 value 大小

a. String 类型：STRLEN 就是占用内存大小。

> STRLEN 22de5ac4e8074ff4bf03d777850de62c
640

b. 集合类型：如果已知元素大小，乘上元素个数就是占用内存大小。

# List
redis 127.0.0.1:6379> LLEN list1
(integer) 2
​
# Hash
redis 127.0.0.1:6379> HLEN myhash
(integer) 2
​
# Set
redis 127.0.0.1:6379> SCARD myset
(integer) 2
​
# Sorted Set
redis 127.0.0.1:6379> ZCARD myzset
(integer) 2

c. 未知可以通过 memory usage

memory usage 0188a87272cb4558905b0cfbe64a30d6
1624

分析 RDB 文件

先执行下面的命令

set hello redis
save

找到 dump.rdb 文件，并执行下面命令

od -A x -t x1c -v dump.rdb
000000  52  45  44  49  53  30  30  30  39  fa  09  72  65  64  69  73
         R   E   D   I   S   0   0   0   9 372  \\t   r   e   d   i   s
000010  2d  76  65  72  05  35  2e  30  2e  37  fa  0a  72  65  64  69
         -   v   e   r 005   5   .   0   .   7 372  \\n   r   e   d   i
000020  73  2d  62  69  74  73  c0  40  fa  05  63  74  69  6d  65  c2
         s   -   b   i   t   s 300   @ 372 005   c   t   i   m   e 302
000030  12  ff  54  64  fa  08  75  73  65  64  2d  6d  65  6d  c2  c8
       022 377   T   d 372  \\b   u   s   e   d   -   m   e   m 302 310
000040  bb  0d  00  fa  0c  61  6f  66  2d  70  72  65  61  6d  62  6c
       273  \\r  
od -A x -t x1c -v dump.rdb
000000  52  45  44  49  53  30  30  30  39  fa  09  72  65  64  69  73
R   E   D   I   S   0   0   0   9 372  \\t   r   e   d   i   s
000010  2d  76  65  72  05  35  2e  30  2e  37  fa  0a  72  65  64  69
-   v   e   r 005   5   .   0   .   7 372  \\n   r   e   d   i
000020  73  2d  62  69  74  73  c0  40  fa  05  63  74  69  6d  65  c2
s   -   b   i   t   s 300   @ 372 005   c   t   i   m   e 302
000030  12  ff  54  64  fa  08  75  73  65  64  2d  6d  65  6d  c2  c8
022 377   T   d 372  \\b   u   s   e   d   -   m   e   m 302 310
000040  bb  0d  00  fa  0c  61  6f  66  2d  70  72  65  61  6d  62  6c
273  \\r  \\0 372  \\f   a   o   f   -   p   r   e   a   m   b   l
000050  65  c0  00  fe  00  fb  01  00  00  05  68  65  6c  6c  6f  05
e 300  \\0 376  \\0 373 001  \\0  \\0 005   h   e   l   l   o 005
000060  72  65  64  69  73  ff  db  4d  64  00  c2  0b  2d  8d
r   e   d   i   s 377 333   M   d  \\0 302  \\v   - 215
00006e

 372  \\f   a   o   f   -   p   r   e   a   m   b   l

000050  65  c0  00  fe  00  fb  01  00  00  05  68  65  6c  6c  6f  05

         e 300  
od -A x -t x1c -v dump.rdb
000000  52  45  44  49  53  30  30  30  39  fa  09  72  65  64  69  73
R   E   D   I   S   0   0   0   9 372  \\t   r   e   d   i   s
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-   v   e   r 005   5   .   0   .   7 372  \\n   r   e   d   i
000020  73  2d  62  69  74  73  c0  40  fa  05  63  74  69  6d  65  c2
s   -   b   i   t   s 300   @ 372 005   c   t   i   m   e 302
000030  12  ff  54  64  fa  08  75  73  65  64  2d  6d  65  6d  c2  c8
022 377   T   d 372  \\b   u   s   e   d   -   m   e   m 302 310
000040  bb  0d  00  fa  0c  61  6f  66  2d  70  72  65  61  6d  62  6c
273  \\r  \\0 372  \\f   a   o   f   -   p   r   e   a   m   b   l
000050  65  c0  00  fe  00  fb  01  00  00  05  68  65  6c  6c  6f  05
e 300  \\0 376  \\0 373 001  \\0  \\0 005   h   e   l   l   o 005
000060  72  65  64  69  73  ff  db  4d  64  00  c2  0b  2d  8d
r   e   d   i   s 377 333   M   d  \\0 302  \\v   - 215
00006e

 376  
od -A x -t x1c -v dump.rdb
000000  52  45  44  49  53  30  30  30  39  fa  09  72  65  64  69  73
R   E   D   I   S   0   0   0   9 372  \\t   r   e   d   i   s
000010  2d  76  65  72  05  35  2e  30  2e  37  fa  0a  72  65  64  69
-   v   e   r 005   5   .   0   .   7 372  \\n   r   e   d   i
000020  73  2d  62  69  74  73  c0  40  fa  05  63  74  69  6d  65  c2
s   -   b   i   t   s 300   @ 372 005   c   t   i   m   e 302
000030  12  ff  54  64  fa  08  75  73  65  64  2d  6d  65  6d  c2  c8
022 377   T   d 372  \\b   u   s   e   d   -   m   e   m 302 310
000040  bb  0d  00  fa  0c  61  6f  66  2d  70  72  65  61  6d  62  6c
273  \\r  \\0 372  \\f   a   o   f   -   p   r   e   a   m   b   l
000050  65  c0  00  fe  00  fb  01  00  00  05  68  65  6c  6c  6f  05
e 300  \\0 376  \\0 373 001  \\0  \\0 005   h   e   l   l   o 005
000060  72  65  64  69  73  ff  db  4d  64  00  c2  0b  2d  8d
r   e   d   i   s 377 333   M   d  \\0 302  \\v   - 215
00006e

 373 001  
od -A x -t x1c -v dump.rdb
000000  52  45  44  49  53  30  30  30  39  fa  09  72  65  64  69  73
R   E   D   I   S   0   0   0   9 372  \\t   r   e   d   i   s
000010  2d  76  65  72  05  35  2e  30  2e  37  fa  0a  72  65  64  69
-   v   e   r 005   5   .   0   .   7 372  \\n   r   e   d   i
000020  73  2d  62  69  74  73  c0  40  fa  05  63  74  69  6d  65  c2
s   -   b   i   t   s 300   @ 372 005   c   t   i   m   e 302
000030  12  ff  54  64  fa  08  75  73  65  64  2d  6d  65  6d  c2  c8
022 377   T   d 372  \\b   u   s   e   d   -   m   e   m 302 310
000040  bb  0d  00  fa  0c  61  6f  66  2d  70  72  65  61  6d  62  6c
273  \\r  \\0 372  \\f   a   o   f   -   p   r   e   a   m   b   l
000050  65  c0  00  fe  00  fb  01  00  00  05  68  65  6c  6c  6f  05
e 300  \\0 376  \\0 373 001  \\0  \\0 005   h   e   l   l   o 005
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00006e

od -A x -t x1c -v dump.rdb
000000  52  45  44  49  53  30  30  30  39  fa  09  72  65  64  69  73
R   E   D   I   S   0   0   0   9 372  \\t   r   e   d   i   s
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000020  73  2d  62  69  74  73  c0  40  fa  05  63  74  69  6d  65  c2
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273  \\r  \\0 372  \\f   a   o   f   -   p   r   e   a   m   b   l
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00006e

 005   h   e   l   l   o 005

000060  72  65  64  69  73  ff  db  4d  64  00  c2  0b  2d  8d

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od -A x -t x1c -v dump.rdb
000000  52  45  44  49  53  30  30  30  39  fa  09  72  65  64  69  73
R   E   D   I   S   0   0   0   9 372  \\t   r   e   d   i   s
000010  2d  76  65  72  05  35  2e  30  2e  37  fa  0a  72  65  64  69
-   v   e   r 005   5   .   0   .   7 372  \\n   r   e   d   i
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00006e

 302  \\v   - 215

00006e


一个RDB文件主要由三个部分构成：

文件头部分：包含了Redis的魔数、RDB版本、Redis版本、RDB创建时间、键值对所占内存大小等信息。
文件数据部分：包括了Redis数据库中的所有键值对数据。
文件尾部分：包含RDB文件的结束标识符，以及用于校验的文件校验值。这个校验值在Redis服务器加载RDB文件时用来检查文件是否被篡改过。

这里解读文件的一部分



RDB 文件格式主要如下：


type 类型如下
# 0 =  \"String Encoding\"
# 1 =  \"List Encoding\"
# 2 =  \"Set Encoding\"
# 3 =  \"Sorted Set Encoding\"
# 4 =  \"Hash Encoding\"
# 9 =  \"Zipmap Encoding\"
# 10 = \"Ziplist Encoding\"
# 11 = \"Intset Encoding\"
# 12 = \"Sorted Set in Ziplist Encoding\"
# 13 = \"Hashmap in Ziplist Encoding\"

这里的type常量代表特定的对象类型或底层编码。当服务器读取RDB文件中的键值对数据时，程序会根据type来决定如何读取和解释对应的value。
键（key）始终是一个字符串对象，其编码方式与String类型的值（String Encoding）相同。根据不同的type以及所保存内容的长度，存储的value的结构和长度也会有所不同。
若需解析其他类型的值，则需要对Redis对象的底层编码结构有一定了解。以下是一个简化的关系图：



因此，与直接调用Redis服务器命令来获取bigkey相比，分析RDB文件是一个不错的选择。
redis-rdb-tool
从文档中可以看到 redis-rdb-tool 的主要功能：
生成内存报告；

将 dump.rdb 文件转化为 json 格式；

比较两个 dump 文件等。
将 dump.rdb 文件转化为 json 格式。
rdb --command json dump.rdb 
[{\"hello\":\"redis\"}]

有了 json 数据之后，我们就可以方法对 Redis 的数据进行统计和监控，也不会对 Redis Server 产生影响。
具体使用手册可以访问redis-rdb-tool
如何处理 Bigkey
面对Bigkey问题，不应立即删除，而是应该通知调用方，让其采取适当措施。这可能涉及选择合适的数据结构、拆分大型字符串或进行数据压缩等方法。
当发现Redis性能下降时，可以通过以下清单来排查问题：

是否使用了复杂度较高的命令或查询全量数据；
是否有操作Bigkey；
大量的Key集中过期；
内存使用达到了maxmemory设置的阈值；
客户端是否使用了短连接与Redis通信；
当Redis实例数据较大时，生成RDB或进行AOF重写可能导致fork操作耗时较长；
AOF的写入策略是否设置为always，可能导致每个操作都要同步刷回磁盘；
Redis实例所在机器的内存是否不足，导致发生交换（swap），从而需要从交换分区读取数据；
进程是否绑定在不合理的CPU上运行；
Redis实例所在机器是否开启了透明大页（transparent huge page）机制；
网络接口是否受到了过大的压力。

通过检查这些因素，可以更好地理解并解决Redis性能下降的问题。
总结
在有效地优化Redis性能并处理Bigkey的问题方面，采取适当的策略至关重要。Bigkey问题可能影响Redis的性能和稳定性，但删除它们并不是唯一的解决方案。相反，应该通知调用方并选择合适的数据结构、数据拆分、压缩等方法来应对。
此外，在Redis性能下降时，排查问题的清单可以帮助快速找到瓶颈。从使用复杂度高的命令到处理Bigkey、内存管理、客户端连接方式等多方面都需要仔细审查。
通过这些步骤，可以更好地理解和解决Redis性能问题，保证系统的稳定性和可靠性。