Redis中BigKey（大key）问题解决

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1、什么是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5MB。
• Key中的成员数过多：一个ZSet类型的Key，它的成员数量为10000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1000个但这些成员的Value（值）总大小为100MB。
  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

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2、Big Key产生的场景？

1、redis数据结构使用不恰当

将Redis用在并不适合其能力的场景，造成Key的value过大，如使用String类型的Key存放大体积二进制文件型数据。

2、未及时清理垃圾数据

没有对无效数据进行定期清理，造成如HASH类型Key中的成员持续不断的增加。即一直往value塞数据，却没有删除机制，value只会越来越大。

3、对业务预估不准确

业务上线前规划设计考虑不足没有对Key中的成员进行合理的拆分，造成个别Key中的成员数量过多。

4、明星、网红的粉丝列表、某条热点新闻的评论列表

假设我们使用List数据结构保存某个明星/网红的粉丝，或者保存热点新闻的评论列表，因为粉丝数量巨大，热点新闻因为点击率、评论数会很多，这样List集合中存放的元素就会很多，可能导致value过大，进而产生Big Key问题。

3、BigKey的危害？

• 阻塞请求

Big Key对应的value较大，我们对其进行读写的时候，需要耗费较长的时间，这样就可能阻塞后续的请求处理。Redis的核心线程是单线程，单线程中请求任务的处理是串行的，前面的任务完不成，后面的任务就处理不了。

• 内存增大

读取Big Key耗费的内存比正常Key会有所增大，如果不断变大，可能会引发OOM（内存溢出），或达到redis的最大内存maxmemory设置值引发写阻塞或重要Key被逐出。

• 阻塞网络

读取单value较大时会占用服务器网卡较多带宽，自身变慢的同时可能会影响该服务器上的其他Redis实例或者应用。

• 影响主从同步、主从切换

删除一个大Key造成主库较长时间的阻塞并引发同步中断或主从切换。

4、如何发现BigKey？

• redis-cli --bigkeys

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的Top1的big key

• scan扫描

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）

• 第三方工具

利用第三方工具，如Redis-Rdb-Tools分析RDB快照文件，全面分析内容使用情况

• 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

5、如何解决BigKey？

要解决Big Key问题，无非就是减小key对应的value值的大小，也就是对于String数据结构的话，减少存储的字符串的长度；对于List、Hash、Set、ZSet数据结构则是减少集合中元素的个数。

1、对大Key进行拆分

将一个Big Key拆分为多个key-value这样的小Key，并确保每个key的成员数量或者大小在合理范围内，然后再进行存储，通过get不同的key或者使用mget批量获取。

2、对大Key进行清理

对Redis中的大Key进行清理，从Redis中删除此类数据。Redis自4.0起提供了UNLINK命令，该命令能够以非阻塞的方式缓慢逐步的清理传入的Key，通过UNLINK，你可以安全的删除大Key甚至特大Key。

3、监控Redis的内存、网络带宽、超时等指标

通过监控系统并设置合理的Redis内存报警阈值来提醒我们此时可能有大Key正在产生，如：Redis内存使用率超过70%，Redis内存1小时内增长率超过20%等。

4、定期清理失效数据

如果某个Key有业务不断以增量方式写入大量的数据，并且忽略了其时效性，这样会导致大量的失效数据堆积。可以通过定时任务的方式，对失效数据进行清理。

5、压缩value

使用序列化、压缩算法将key的大小控制在合理范围内，但是需要注意序列化、反序列化都会带来一定的消耗。如果压缩后，value还是很大，那么可以进一步对key进行拆分。

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总结

在实际业务中，大Key的判定仍然需要根据Redis的实际使用场景、业务场景来进行综合判断。通常都会以数据大小与成员数量来判定。