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如何处理redis集群的hot key和big key

概述

redis 集群部署方式大部分采用类 Twemproxy 的方式进行部署。即通过 Twemproxy 对 redis key 进行分片计算,将 redis key 进行分片计算,分配到多个 redis 实例中的其中一个。tewmproxy 架构图如下:

常见的tewmproxy架构

由于 Twemproxy 背后的多个 redis 实例在内存配置和 cpu 配置上都是一致的,所以一旦出现访问量倾斜或者数据量倾斜,则可能会导致某个 redis 实例达到性能瓶颈,从而使整个集群达到性能瓶颈。

hot key出现造成集群访问量倾斜

Hot key,即热点 key,指的是在一段时间内,该 key 的访问量远远高于其他的 redis key, 导致大部分的访问流量在经过 proxy 分片之后,都集中访问到某一个 redis 实例上。

hot key 通常在不同业务中,存储着不同的热点信息。比如

1. 新闻应用中的热点新闻内容;

2. 活动系统中某个用户疯狂参与的活动的活动配置;

3. 商城秒杀系统中,最吸引用户眼球,性价比最高的商品信息;

……

解决方案

1. 使用本地缓存

在 client 端使用本地缓存,从而降低了redis集群对hot key的访问量,但是同时带来两个问题:1、如果对可能成为 hot key 的 key 都进行本地缓存,那么本地缓存是否会过大,从而影响应用程序本身所需的缓存开销。2、如何保证本地缓存和redis集群数据的有效期的一致性。 针对这两个问题,先不展开讲,先将第二个解决方案。

2. 利用分片算法的特性,对key进行打散处理

我们知道 hot key 之所以是 hot key,是因为它只有一个key,落地到一个实例上。所以我们可以给hot key加上前缀或者后缀,把一个hotkey 的数量变成 redis 实例个数N的倍数M,从而由访问一个 redis key 变成访问 N * M 个redis key。 N*M 个 redis key 经过分片分布到不同的实例上,将访问量均摊到所有实例。

代码如下:

//redis 实例数
const M = 16

//redis 实例数倍数(按需设计,2^n倍,n一般为1到4的整数)
const N = 2

func main() {
//获取 redis 实例 
    c, err := redis.Dial("tcp", "127.0.0.1:6379")
    if err != nil {
        fmt.Println("Connect to redis error", err)
        return
    }
    defer c.Close()

    hotKey := "hotKey:abc"
    //随机数
    randNum := GenerateRangeNum(1, N*M)
    //得到对 hot key 进行打散的 key
    tmpHotKey := hotKey + "_" + strconv.Itoa(randNum)

    //hot key 过期时间
    expireTime := 50

    //过期时间平缓化的一个时间随机值
    randExpireTime := GenerateRangeNum(0, 5)

    data, err := redis.String(c.Do("GET", tmpHotKey))
    if err != nil {
        data, err = redis.String(c.Do("GET", hotKey))
        if err != nil {
            data = GetDataFromDb()
            c.Do("SET", "hotKey", data, expireTime)
            c.Do("SET", tmpHotKey, data, expireTime + randExpireTime)
        } else {
            c.Do("SET", tmpHotKey, data, expireTime + randExpireTime)
        }
    }
}

在这个代码中,通过一个大于等于 1 小于 M * N 的随机数,得到一个 tmp key,程序会优先访问tmp key,在得不到数据的情况下,再访问原来的 hot key,并将 hot key的内容写回 tmp key。值得注意的是,tmp key的过期时间是 hot key 的过期时间加上一个较小的随机正整数,保证在 hot key 过期时,所有 tmp key 不会同时过期而造成缓存雪崩。这是一种通过坡度过期的方式来避免雪崩的思路,同时也可以利用原子锁来写入数据就更加的完美,减小db的压力。

另外还有一件事值得一提,默认情况下,我们在生成 tmp key的时候,会把随机数作为 hot key 的后缀,这样符合redis的命名空间,方便 key 的收归和管理。但是存在一种极端的情况,就是hot key的长度很长,这个时候随机数不能作为后缀添加,原因是 Twemproxy 的分片算法在计算过程中,越靠前的字符权重越大,考后的字符权重则越小。也就是说对于key名,前面的字符差异越大,算出来的分片值差异也越大,更有可能分配到不同的实例(具体算法这里不展开讲)。所以,对于很长 key 名的 hot key,要对随机数的放入做谨慎处理,比如放在在最后一个命令空间的最前面(eg:由原来的 space1:space2:space3_rand 改成 space1:space2:rand_space3)。

big key 造成集群数据量倾斜

big key ,即数据量大的 key ,由于其数据大小远大于其他key,导致经过分片之后,某个具体存储这个 big key 的实例内存使用量远大于其他实例,造成,内存不足,拖累整个集群的使用。big key 在不同业务上,通常体现为不同的数据,比如: 1. 论坛中的大型持久盖楼活动; 2. 聊天室系统中热门聊天室的消息列表; ……

解决方案

对 big key 进行拆分 对 big key 存储的数据 (big value)进行拆分,变成value1,value2… valueN,

  1. 如果big value 是个大json 通过 mset 的方式,将这个 key 的内容打散到各个实例中,减小big key 对数据量倾斜造成的影响。
//存
mset key1, vlaue1, key2, vlaue2 ... keyN, valueN
//取
mget key1, key2 ... keyN
  1. 如果big value 是个大list,可以拆成将list拆成。= list_1, list_2, list3, listN
  2. 其他数据类型同理。

既是big key 也是 hot key

在开发过程中,有些 key 不只是访问量大,数据量也很大,这个时候就要考虑这个 key 使用的场景,存储在redis集群中是否是合理的,是否使用其他组件来存储更合适;如果坚持要用 redis 来存储,可能考虑迁移出集群,采用一主一备(或1主多备)的架构来存储。

其他

如何发现 hot key,big key

1. 事前-预判

在业务开发阶段,就要对可能变成 hot key ,big key 的数据进行判断,提前处理,这需要的是对产品业务的理解,对运营节奏的把握,对数据设计的经验。

2.事中-监控和自动处理

监控

  1. 在应用程序端,对每次请求 redis 的操作进行收集上报;不推荐,但是在运维资源缺少的场景下可以考虑。开发可以绕过运维搞定);
  2. 在proxy层,对每一个 redis 请求进行收集上报;(推荐,影响最少,也最直接);
  3. 对 redis 实例使用monitor命令统计热点key(不推荐,高并发条件下会有造成redis 内存爆掉的隐患);
  4. 机器层面,Redis客户端使用TCP协议与服务端进行交互,通信协议采用的是RESP。如果站在机器的角度,可以通过对机器上所有Redis端口的TCP数据包进行抓取完成热点key的统计(不推荐,每台机器上的基本组件已经很多了,别再添乱了);

自动处理

通过监控之后,程序可以获取 big key 和 hot key,再报警的同时,程序对 big key 和 hot key 进行自动处理。或者通知程序猿利用一定的工具进行定制化处理(在程序中对特定的key 执行前面提到的解决方案)

3.事后

尽量还是不要事后了吧,都是血和泪的教训,不展开讲。

谢谢阅读,欢迎交流。

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