Redis最佳实践（上）

标签：命令 Redis 实践 最佳 jedis key new 执行

引言

尽管 redis 是一款非常优秀的 NoSQL 数据库，但更重要的是，作为使用者我们应该学会在不同的场景中如何更好的使用它，更大的发挥它的价值。主要可以从这四个方面进行优化：Redis键值设计、批处理优化、服务端优化、集群配置优化

1. Redis慢查询日志使用

Redis 提供了慢日志命令的统计功能，它记录了有哪些命令在执行时耗时比较久。

查看 Redis 慢日志之前，你需要设置慢日志的阈值。例如，设置慢日志的阈值为 5 毫秒，并且保留最近 500 条慢日志记录：

# 命令执行耗时超过 5 毫秒，记录慢日志
CONFIG SET slowlog-log-slower-than 5000
# 只保留最近 500 条慢日志
CONFIG SET slowlog-max-len 500  

设置完成之后，所有执行的命令如果操作耗时超过了 5 毫秒，都会被 Redis 记录下来。

此时，你可以执行以下命令，就可以查询到最近记录的慢日志：

• slowlog len：查询慢查询日志长度
• slowlog get [n]：读取n条慢查询日志
• slowlog reset：清空慢查询列表

127.0.0.1:6379> SLOWLOG get 5
1) 1) (integer) 12691       # 慢日志ID
   2) (integer) 16027264377  # 执行时间戳
   3) (integer) 6989        # 执行耗时(微秒)
   4) 1) "LRANGE"           # 具体执行的命令和参数
      2) "goods_list:100"
      3) "0"
      4) "-1"
2) 1) (integer) 12692
   2) (integer) 16028254247
   3) (integer) 5454
   4) 1) "GET"
      2) "good_info:100"
     

有可能会导致操作延迟的情况：

• 经常使用 O(N) 以上复杂度的命令，例如 SORT、SUNION、ZUNIONSTORE 聚合类命令，要花费更多的 CPU 资源
• 使用 O(N) 复杂度的命令，但 N 的值非常大，Redis 一次需要返回给客户端的数据过多，更多时间花费在数据协议的组装和网络传输过程中。

你可以使用以下方法优化你的业务：

• 尽量不使用 O(N) 以上复杂度过高的命令，对于数据的聚合操作，放在客户端做
• 执行 O(N) 命令，保证 N 尽量的小（推荐 N <= 300），每次获取尽量少的数据，让 Redis 可以及时处理返回

2. Redis键值设计

2.1 优雅的key结构

Redis的Key虽然可以自定义，但最好遵循下面的几个最佳实践约定：

• 遵循基本格式：[业务名称]:[数据名]:[id]
• 长度不超过44字节
• 不包含特殊字符

例如：我们的登录业务，保存用户信息，其key可以设计成如下格式：

这样设计的好处：

• 可读性强
• 避免key冲突
• 方便管理
• 更节省内存： key是string类型，底层编码包含int、embstr和raw三种。embstr在小于44字节使用，采用连续内存空间，内存占用更小。当字节数大于44字节时，会转为raw模式存储，在raw模式下，内存空间不是连续的，而是采用一个指针指向了另外一段内存空间，在这段空间里存储SDS内容，这样空间不连续，访问的时候性能也就会收到影响，还有可能产生内存碎片

2.2 拒绝BigKey

2.2.1 什么是BigKey

如果一个 key 写入的 value 非常大，那么 Redis 在分配内存时就会比较耗时。同样的，当删除这个 key 时，释放内存也会比较耗时，这种类型的 key 我们一般称之为 bigkey。

BigKey 通常以 Key 的大小和 Key 中成员的数量来综合判定，例如：

• Key 本身的数据量过大：一个 String 类型的 Key ，它的值为 5 MB
• Key 中的成员数过多：一个 ZSET 类型的 Key ，它的成员数量为 10,000 个
• Key 中成员的数据量过大：一个 Hash 类型的 Key ，它的成员数量虽然只有 1,000 个但这些成员的 Value（值）总大小为 100 MB

那么如何判断元素的大小呢？redis 也给我们提供了命令

MEMORY USAGE KEY

推荐值：

• 单个 key 的 value 小于 10KB
• 对于集合类型的 key，建议元素数量小于 1000

2.2.2 BigKey 的危害

• 网络阻塞

  对 BigKey 执行读请求时，少量的 QPS 就可能导致带宽使用率被占满，导致 Redis 实例，乃至所在物理机变慢

• 数据倾斜

  BigKey 所在的 Redis 实例内存使用率远超其他实例，无法使数据分片的内存资源达到均衡

• Redis 阻塞

  对元素较多的 hash、list、zset 等做运算会耗时较旧，使主线程被阻塞

• CPU 压力

  对 BigKey 的数据序列化和反序列化会导致 CPU 的使用率飙升，影响 Redis 实例和本机其它应用

2.2.3 如何发现BigKey

redis-cli --bigkeys  -a `密码`

利用 redis-cli 提供的–bigkeys 参数，可以遍历分析所有 key，并返回 Key 的整体统计信息与每个数据类型的 Top1 的 big key

这个命令的原理，就是 Redis 在内部执行了 SCAN 命令，遍历整个实例中所有的 key，然后针对 key 的类型，分别执行 STRLEN、LLEN、HLEN、SCARD、ZCARD 命令，来获取 String 类型的长度、容器类型（List、Hash、Set、ZSet）的元素个数。

这里需要提醒你的是，当执行这个命令时，要注意 2 个问题：

• 对线上实例进行 bigkey 扫描时，Redis 的 OPS 会突增，为了降低扫描过程中对 Redis 的影响，最好控制一下扫描的频率，指定 -i 参数即可，它表示扫描过程中每次扫描后休息的时间间隔，单位是秒
• 扫描结果中，对于容器类型（List、Hash、Set、ZSet）的 key，只能扫描出元素最多的 key。但一个 key 的元素多，不一定表示占用内存也多，你还需要根据业务情况，进一步评估内存占用情况

scan cursor count n

自己编程，利用 scan 扫描 Redis 中的所有 key，利用 strlen、hlen 等命令判断 key 的长度（此处不建议使用 MEMORY USAGE）

scan 命令调用完后每次会返回 2 个元素，第一个是下一次迭代的光标，第一次光标会设置为 0，当最后一次 scan 返回的光标等于 0 时，表示整个 scan 遍历结束了，第二个返回的是 List，一个匹配的 key 的数组

public class JedisTest {
    private Jedis jedis;
    @BeforeEach
    void setUp() {
        // 1.建立连接
        // jedis = new Jedis("192.168.150.101", 6379);
        jedis = JedisConnectionFactory.getJedis();
        // 2.设置密码
        jedis.auth("123321");
        // 3.选择库
        jedis.select(0);
    }
    final static int STR_MAX_LEN = 10 * 1024;
    final static int HASH_MAX_LEN = 500;
    @Test
    void testScan() {
        int maxLen = 0;
        long len = 0;
        String cursor = "0";
        do {
            // 扫描并获取一部分key
            ScanResult<String> result = jedis.scan(cursor);
            // 记录cursor
            cursor = result.getCursor();
            List<String> list = result.getResult();
            if (list == null || list.isEmpty()) {
                break;
            }
            // 遍历
            for (String key : list) {
                // 判断key的类型
                String type = jedis.type(key);
                switch (type) {
                    case "string":
                        len = jedis.strlen(key);
                        maxLen = STR_MAX_LEN;
                        break;
                    case "hash":
                        len = jedis.hlen(key);
                        maxLen = HASH_MAX_LEN;
                        break;
                    case "list":
                        len = jedis.llen(key);
                        maxLen = HASH_MAX_LEN;
                        break;
                    case "set":
                        len = jedis.scard(key);
                        maxLen = HASH_MAX_LEN;
                        break;
                    case "zset":
                        len = jedis.zcard(key);
                        maxLen = HASH_MAX_LEN;
                        break;
                    default:
                        break;
                }
                if (len >= maxLen) {
                    System.out.printf("Found big key : %s, type: %s, length or size: %d %n", key, type, len);
                }
            }
        } while (!cursor.equals("0"));
    }
    @AfterEach
    void tearDown() {
        if (jedis != null) {
            jedis.close();
        }
    }
}

第三方工具

• 利用第三方工具，如 Redis-Rdb-Tools 分析 RDB 快照文件，全面分析内存使用情况
• https://github.com/sripathikrishnan/redis-rdb-tools

网络监控

• 自定义工具，监控进出 Redis 的网络数据，超出预警值时主动告警
• 一般阿里云搭建的云服务器就有相关监控页面

2.2.4 BigKey 解决方案

这里有两点可以优化：

• 业务应用尽量避免写入 bigkey
• 如果你使用的 Redis 是 4.0 以上版本，用 UNLINK 命令替代 DEL，此命令可以把释放 key 内存的操作，放到后台线程中去执行，从而降低对 Redis 的影响
• 如果你使用的 Redis 是 6.0 以上版本，可以开启 lazy-free 机制（lazyfree-lazy-user-del = yes），在执行 DEL 命令时，释放内存也会放到后台线程中执行

bigkey 在很多场景下，都会产生性能问题。例如，bigkey 在分片集群模式下，对于数据的迁移也会有性能影响，以及我后面即将讲到的数据过期、数据淘汰、透明大页，都会受到 bigkey 的影响。因此，即使 reids6.0 以后，仍然不建议使用 BigKey

2.3 总结

• Key 的最佳实践
  • 固定格式：[业务名]:[数据名]:[id]
  • 足够简短：不超过 44 字节
  • 不包含特殊字符
• Value 的最佳实践：
  • 合理的拆分数据，拒绝 BigKey
  • 选择合适数据结构
  • Hash 结构的 entry 数量不要超过 1000
  • 设置合理的超时时间

3. 批处理优化

3.1 Pipeline

3.1.1 客户端与服务端交互

单个命令的执行流程

N 条命令的执行流程

redis 处理指令是很快的，主要花费的时候在于网络传输。于是乎很容易想到将多条指令批量的传输给 redis

3.1.2 MSet

Redis 提供了很多 Mxxx 这样的命令，可以实现批量插入数据，例如：

• mset
• hmset

利用 mset 批量插入 10 万条数据

@Test
void testMxx() {
    String[] arr = new String[2000];
    int j;
    long b = System.currentTimeMillis();
    for (int i = 1; i <= 100000; i++) {
        j = (i % 1000) << 1;
        arr[j] = "test:key_" + i;
        arr[j + 1] = "value_" + i;
        if (j == 0) {
            jedis.mset(arr);
        }
    }
    long e = System.currentTimeMillis();
    System.out.println("time: " + (e - b));
}

3.1.3 Pipeline

MSET 虽然可以批处理，但是却只能操作部分数据类型，因此如果有对复杂数据类型的批处理需要，建议使用 Pipeline

@Test
void testPipeline() {
    // 创建管道
    Pipeline pipeline = jedis.pipelined();
    long b = System.currentTimeMillis();
    for (int i = 1; i <= 100000; i++) {
        // 放入命令到管道
        pipeline.set("test:key_" + i, "value_" + i);
        if (i % 1000 == 0) {
            // 每放入1000条命令，批量执行
            pipeline.sync();
        }
    }
    long e = System.currentTimeMillis();
    System.out.println("time: " + (e - b));
}

3.2 集群下的批处理

如 MSET 或 Pipeline 这样的批处理需要在一次请求中携带多条命令，而此时如果 Redis 是一个集群，那批处理命令的多个 key 必须落在一个插槽中，否则就会导致执行失败。大家可以想一想这样的要求其实很难实现，因为我们在批处理时，可能一次要插入很多条数据，这些数据很有可能不会都落在相同的节点上，这就会导致报错了

这个时候，我们可以找到 4 种解决方案

• 第一种方案：串行执行，所以这种方式没有什么意义，当然，执行起来就很简单了，缺点就是耗时过久。

• 第二种方案：串行 slot，简单来说，就是执行前，客户端先计算一下对应的 key 的 slot ，一样 slot 的 key 就放到一个组里边，不同的，就放到不同的组里边，然后对每个组执行 pipeline 的批处理，他就能串行执行各个组的命令，这种做法比第一种方法耗时要少，但是缺点呢，相对来说复杂一点，所以这种方案还需要优化一下

• 第三种方案：并行 slot，相较于第二种方案，在分组完成后串行执行，第三种方案，就变成了并行执行各个命令，所以他的耗时就非常短，但是实现呢，也更加复杂。

• 第四种：hash_tag，redis 计算 key 的 slot 的时候，其实是根据 key 的有效部分来计算的，通过这种方式就能一次处理所有的 key，这种方式耗时最短，实现也简单，但是如果通过操作 key 的有效部分，那么就会导致所有的 key 都落在一个节点上，产生数据倾斜的问题，所以我们推荐使用第三种方式。

3.2.1 串行化执行代码实践

public class JedisClusterTest {

    private JedisCluster jedisCluster;

    @BeforeEach
    void setUp() {
        // 配置连接池
        JedisPoolConfig poolConfig = new JedisPoolConfig();
        poolConfig.setMaxTotal(8);
        poolConfig.setMaxIdle(8);
        poolConfig.setMinIdle(0);
        poolConfig.setMaxWaitMillis(1000);
        HashSet<HostAndPort> nodes = new HashSet<>();
        nodes.add(new HostAndPort("192.168.150.101", 7001));
        nodes.add(new HostAndPort("192.168.150.101", 7002));
        nodes.add(new HostAndPort("192.168.150.101", 7003));
        nodes.add(new HostAndPort("192.168.150.101", 8001));
        nodes.add(new HostAndPort("192.168.150.101", 8002));
        nodes.add(new HostAndPort("192.168.150.101", 8003));
        jedisCluster = new JedisCluster(nodes, poolConfig);
    }

    @Test
    void testMSet() {
        jedisCluster.mset("name", "Jack", "age", "21", "sex", "male");

    }

    @Test
    void testMSet2() {
        Map<String, String> map = new HashMap<>(3);
        map.put("name", "Jack");
        map.put("age", "21");
        map.put("sex", "Male");
        //对Map数据进行分组。根据相同的slot放在一个分组
        //key就是slot，value就是一个组
        Map<Integer, List<Map.Entry<String, String>>> result = map.entrySet()
                .stream()
                .collect(Collectors.groupingBy(
                        entry -> ClusterSlotHashUtil.calculateSlot(entry.getKey()))
                );
        //串行的去执行mset的逻辑
        for (List<Map.Entry<String, String>> list : result.values()) {
            String[] arr = new String[list.size() * 2];
            int j = 0;
            for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
                j = i<<2;
                Map.Entry<String, String> e = list.get(0);
                arr[j] = e.getKey();
                arr[j + 1] = e.getValue();
            }
            jedisCluster.mset(arr);
        }
    }

    @AfterEach
    void tearDown() {
        if (jedisCluster != null) {
            jedisCluster.close();
        }
    }
}

3.2.2 Spring 集群环境下批处理代码

@Test
 void testMSetInCluster() {
     Map<String, String> map = new HashMap<>(3);
     map.put("name", "Rose");
     map.put("age", "21");
     map.put("sex", "Female");
     stringRedisTemplate.opsForValue().multiSet(map);
     List<String> strings = stringRedisTemplate.opsForValue().multiGet(Arrays.asList("name", "age", "sex"));
     strings.forEach(System.out::println);
 }

本文由传智教育博学谷发布。

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