Redis键值设计的具体实现

    目录

• 1 优雅的key结构
• 2 拒绝BigKey
• 2.1 BigKey的危害
• 2.2 如何发现BigKey
• 2.3 如何删除BigKey
• 3 恰当的数据类型
• 方案一
• 方案二
• 4 总结

    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 拒绝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
    
    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

    2.1 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 如何发现BigKey
    ①redis-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
    命令：redis-cli -a 密码 --bigkeys
    
    ②scan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）
    
    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
    

import com.heima.jedis.util.JedisConnectionFactory;
import org.junit.jupiter.api.AfterEach;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.ScanResult;

import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

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();
        }
    }

}

    ③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

    ④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

    
    2.3 如何删除BigKey
    BigKey内存占用较多，即便时删除这样的key也需要耗费很长时间，导致Redis主线程阻塞，引发一系列问题。
    redis 3.0 及以下版本
    

• 如果是集合类型，则遍历BigKey的元素，先逐个删除子元素，最后删除BigKey

    
    Redis 4.0以后
    

• Redis在4.0后提供了异步删除的命令：unlink

    3 恰当的数据类型
    例1：比如存储一个User对象，我们有三种存储方式：
    ①方式一：json字符串
    

user:1	{“name”: “Jack”, “age”: 21}

    优点：实现简单粗暴
    缺点：数据耦合，不够灵活
    ②方式二：字段打散
    

user:1:name	Jack
user:1:age	21

    优点：可以灵活访问对象任意字段
    缺点：占用空间大、没办法做统一控制
    ③方式三：hash（推荐）
    

user:1	name	jack
age	21

    优点：底层使用ziplist（压缩列表），空间占用小，可以灵活访问对象的任意字段
    缺点：代码相对复杂（有工具类可以方便实现）
    例2：假如有hash类型的key，其中有100万对field和value，field是自增id，这个key存在什么问题？如何优化？
    

key	field	value
someKey	id:0	value0
.....	.....
id:999999	value999999

    存在的问题：
    hash的entry数量超过500时，会使用哈希表而不是ZipList，内存占用较多
    
    可以通过hash-max-ziplist-entries配置entry上限。但是如果entry过多就会导致BigKey问题
    方案一
    拆分为string类型
    

key	value
id:0	value0
.....	.....
id:999999	value999999

    存在的问题：
    string结构底层没有太多内存优化，内存占用较多
    
    想要批量获取这些数据比较麻烦
    方案二
    拆分为小的hash，将 id / 100 作为key， 将id % 100 作为field，这样每100个元素为一个Hash
    

key	field	value
key:0	id:00	value0
.....	.....
id:99	value99
key:1	id:00	value100
.....	.....
id:99	value199
....
key:9999	id:00	value999900
.....	.....
id:99	value999999

    
    

package com.heima.test;

import com.heima.jedis.util.JedisConnectionFactory;
import org.junit.jupiter.api.AfterEach;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.Pipeline;
import redis.clients.jedis.ScanResult;

import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

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);
    }

    @Test
    void testSetBigKey() {
        Map<String, String> map = new HashMap<>();
        for (int i = 1; i <= 650; i++) {
            map.put("hello_" + i, "world!");
        }
        jedis.hmset("m2", map);
    }

    @Test
    void testBigHash() {
        Map<String, String> map = new HashMap<>();
        for (int i = 1; i <= 100000; i++) {
            map.put("key_" + i, "value_" + i);
        }
        jedis.hmset("test:big:hash", map);
    }

    @Test
    void testBigString() {
        for (int i = 1; i <= 100000; i++) {
            jedis.set("test:str:key_" + i, "value_" + i);
        }
    }

    @Test
    void testSmallHash() {
        int hashSize = 100;
        Map<String, String> map = new HashMap<>(hashSize);
        for (int i = 1; i <= 100000; i++) {
            int k = (i - 1) / hashSize;
            int v = i % hashSize;
            map.put("key_" + v, "value_" + v);
            if (v == 0) {
                jedis.hmset("test:small:hash_" + k, map);
            }
        }
    }

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

    4 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

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