技术分享 | Redis Hotkey？三招定位、五招解决

爱可生开源社区

发布于 2023-11-20 11:10:52

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发布于 2023-11-20 11:10:52

文章被收录于专栏：爱可生开源社区爱可生开源社区

作者：贲绍华，爱可生研发中心工程师，负责项目的需求与维护工作。其他身份：柯基铲屎官。

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本文约 800 字，预计阅读需要 2 分钟。

1什么是 Hotkey，会有什么问题？

1.1 什么是 Hotkey?

顾名思义即 Redis 实例中的热点数据，当客户端频繁访地查询、读取、写入同一个 key 时，它被称之为 Hotkey。

1.2 会有什么问题？

1.2.1 网络问题

单机的资源是有限的，Hotkey 无法充分利用集群分担流量时，会导致各实例间资源无法充分合理应用。

Hotkey 所属实例的网卡也会持续高负载的状态，可能会出现相应延迟的问题。

1.2.2 缓存穿透

当 Hotkey 失效或所在节点实例状态异常时，流量请求会直接打到数据库上。

1.2.3 主从同步延迟

在 Redis 中，主从同步是异步进行操作的，但如果单节点 Hotkey 持续占用过高的带宽资源，则可能会造成主从延迟或中断。

2如何发现 Hotkey？

2.1 客户端统计

这里的客户端可以是具体的业务端，也可以是 proxy 层，根据 key 的调用情况进行统计与分析。

优点

实现成本相对较低。
可以根据统计情况灵活调整客户端的统计指标与算法，灵活配置客户端缓存。

缺点

对业务开发的侵入性：需要预先埋点，添加相关逻辑和代码。这涉及到对业务开发的改动和调整，可能增加开发复杂性和维护成本。
监测存在延迟：多个客户端统计时，汇总分析比较繁琐，上报与分析的过程往往并不是实时的，存在一定的延迟。

2.2 Monitor 监控

Redis 提供了 Monitor 监控命令，使用 Monitor 命令可以实时监控 Redis 数据库的所有命令操作，包括对 Hotkey 的读取和写入操作，通过对返回的执行命令进行统计来分析 Hotkey 的分布。

方案推荐

Facebook 开源的 redis-faina(Python)[1]，提供了对 Monitor 的一些分析与定位。

优点

可以清楚地知道 key 的操作行为（写入还是读取）。
准确定位客户端来源。

缺点

Monitor 命令本身会影响 Redis 的性能，特别是在高负载环境中。它会占用部分 Redis 服务器的 CPU 资源和网络带宽，在 Redis 官方文档[2] 中描述如下，运行单个 Monitor 客户端可能会使吞吐量减少50%以上：

In this particular case, running a single 
MONITOR client can reduce the throughput by more than 50%. Running more 
MONITOR clients will reduce throughput even more

2.3 Hotkeys

从 Redis 4.0.3 版本开始，Redis 引入了 hotkeys 的命令来帮助定位 Hotkey。该命令可用于识别在 Redis 数据库中访问频率最高的键。

对性能要求不是太高的业务场景下，建议使用该命令进行 Hotkey 的定位与分析。使用前需要先配置 Redis 的内存淘汰策略。

优点

易用性：内置命令直接调用即可。
实时性：该命令提供的信息是实时的，能够及时反映当前的热点键。

缺点

性能影响：由于它是一个全量的Hotkey数据，特别是存在大量hotkey的场景下会对性能产生较大影响，因此不推荐在生产环境频繁执行；
局限性：该命令返回的结果是基于Redis自身内部的采样与统计算法，根据机器资源的或预期场景的不同，该结果可能并不是100%符合预期的；
完整性：该命令只提供了热点键的基本信息，无法知道更详细的统计和分析信息，需要向业务侧确认；

2.4 TCP 抓包

使用这种方式可以做到对业务端无侵入性、对 Redis 实例本身性能无影响。

方案推荐

ELK 提供了一个名为 packetbeat[3] 的抓包插件，可以对 Redis 的 TCP 报文进行抓包与分析。但往往需要搭配 ELK 一起使用，单独使用 packetbeat 插件的话也需要额外做一些定制化变更。

优点

实时性：可以实时捕获 Redis 客户端与 Redis 服务器之间的网络通信，包括请求和响应数据，以获取最新的 Hotkey 信息。
适用范围更广：适用于任何 Redis 实例，不论是单机还是分布式部署，无论是云上还是本地。只要网络流量可以访问，就可以使用 TCP 抓包进行分析。
独立性：这种方式是独立于业务侧与 Redis 实例之外的，无需业务埋点、无需更改或配置 Redis，同时也避免对 Redis 实例所在的机器性能造成额外的负担。