Redis Bigkey 排查

开发运维 2023-08-15 贤蛋大眼萌 手机阅读

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在处理 bigkey 问题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

    Redis bigkey 是指在 Redis 数据库中占用空间较大的键值对。这些键通常包含了大量的数据，可能会影响 Redis 的性能和内存使用。例如，在一个集合、哈希表、列表或有序集合中存储了大量元素的键。

    实际生产环境中出现下面两种情况，我们就可以认为它是 bigkey。

  • 字符串类型：它的 big 体现在单个 value 值很大，超过 10KB。如果 key 过大也是不行的。
  • 非字符串类型：哈希、列表、集合、有序集合，元素超过 5000 个。

    • Bigkey 的危害

  • 超时阻塞：由于 Redis 单线程的特性，操作 bigkey 比较耗时。
  • 集群节点失衡：在 Redis 集群中，如果某个节点中存在大量的 bigkey，可能会导致该节点的负载过高，从而导致集群节点失衡，影响整个集群的性能和稳定
  • 备份和恢复困难：当 Redis 需要进行备份和恢复时，bigkey 也会成为一个问题，因为备份和恢复需要占用大量的磁盘空间和网络带宽，如果存在大量的 bigkey，备份和恢复的过程可能会非常耗时和困难。

    • Bigkey 如何产生的

    一般来说，bigkey 的产生都是由于程序设计不当，或者对于数据规模预料不清楚造成的。

    要避免 bigkey 产生，需要合理选择数据结构、拆分大型字符串、压缩数据及定期检查数据库中的键值对大小。

    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   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   376   373 001     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   302  v   - 215
00006e

    • 一个 RDB 主要是有三部分组成

  • 文件头：Redis 魔数，RDB 版本，Redis 版本，RDB 创建时间，键值对占用内存大小等
  • 文件数据：Redis 数据库所有键值对
  • 文件尾：RDB 文件结束标识符，以及文件校验值。这个校验值用来在 Redis Server 加载 RDB 文件是否被篡改过。

    • 这里解读文件的一部分

    image-20230512203931176

    RDB 文件格式主要如下：

    未命名文件 (2)

    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 type 常量都代表了一种对象类型或底层编码，当服务器读入 RDB 文件中键值对数据，程序会根据 type 的来决定如何读入和解释 value。

    • key 总是一个字符串对象，他的编码和 String Encoding 类型的 value 一样。
    • 根据 type 的不同，以及保存内容的长度不同，保存的 value 的结构和长度也会有所不同。

    如果需要解读其他类型需要我们对 Redis 的对象底层编码结构了解，下面是个简单的关系图。具体可以查看OBJECT ENCODING

    image-20230512205131067

    如果想深入了解 RDB 文件格式可以访问 Redis-RDB-Dump_File_Foramt

    所以比起使用命令直接调用 Redis Server 获取 bigkey。分析 RDB 文件是个不错的选择。

    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

    当发现 Bigkey 的时候，不应该直接删除。而是通知调用方，让调用方去处理。选择数据结构、拆分大型字符串、压缩数据等。

    当发现 Redis 变慢了，可以通过下面的 checklist 来排查问题：

  • 使用复杂度过高的命令或一次查询全量数据；
  • 操作 bigkey；
  • 大量 key 集中过期；
  • 内存达到 maxmemory；
  • 客户端使用短连接和 Redis 相连；
  • 当 Redis 实例的数据量大时，无论是生成 RDB，还是 AOF 重写，都会导致 fork 耗时严重；
  • AOF 的写回策略为 always，导致每个操作都要同步刷回磁盘；
  • Redis 实例运行机器的内存不足，导致 swap 发生，Redis 需要到 swap 分区读取数据；
  • 进程绑定 CPU 不合理；
  • Redis 实例运行机器上开启了透明内存大页机制；
  • 网卡压力过大。

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