Wie man das Big Key Problem in Redis optimiert

Was ist das Redis Big Key Problem?

Das Redis Big Key Problem bezieht sich auf ein Szenario, in dem ein Schlüssel einem Wert entspricht, der eine große Menge an Speicher belegt, was zu Leistungseinbußen, unzureichendem Speicher, Datenungleichgewicht und Master-Slave-Synchronisationsverzögerungen in Redis führt.

Wie groß muss ein Schlüssel sein, um als Big Key betrachtet zu werden?

Es gibt keinen festen Standard für die Definition eines Big Key. Typischerweise wird ein Schlüssel mit einem String-artigen Wert, der größer als 1 MB ist, oder ein Sammlungsschlüssel, der mehr als 10.000 Elemente enthält, als Big Key betrachtet.

Die Definition und die Bewertungskriterien für Big Keys sind nicht in Stein gemeißelt, sondern sollten basierend auf den Redis-Nutzungsszenarien und den Geschäftsanforderungen bewertet werden. Zum Beispiel können in High-Concurrency-Low-Latency-Szenarien bereits 10 KB einen Big Key darstellen, während in Low-Concurrency-High-Capacity-Umgebungen die Schwelle für einen Big Key bei 100 KB liegen könnte. Daher ist es bei der Entwicklung und Verwendung von Redis wichtig, einen angemessenen Big-Key-Schwellenwert basierend auf den Geschäftsanforderungen und Leistungskennzahlen festzulegen.

Auswirkungen von Big Keys

Übermäßiger Speicherverbrauch: Big Keys verbrauchen eine erhebliche Menge an Speicher, was potenziell zu Speicherknappheit führt und Eviction-Policies auslöst. In extremen Fällen kann dies zu einer Speichererschöpfung führen, was zum Absturz von Redis-Instanzen und zur Beeinträchtigung der Systemstabilität führt.
Leistungsverschlechterung: Big Keys belegen große Mengen an Speicher, was zu einer erhöhten Speicherfragmentierung führt und die Redis-Leistung beeinträchtigt. Operationen auf Big Keys – wie Lesen, Schreiben und Löschen – verbrauchen mehr CPU-Zeit und Speicherressourcen, was die Systemleistung weiter reduziert.
Blockieren anderer Operationen: Bestimmte Operationen auf Big Keys können Redis-Instanzen blockieren. Zum Beispiel kann die Ausführung des Befehls DEL zum Löschen eines Big Keys dazu führen, dass die Redis-Instanz für eine gewisse Zeit nicht auf andere Client-Anfragen reagiert, was die Antwortzeit und den Durchsatz beeinträchtigt.
Netzwerküberlastung: Das Abrufen von Big Keys erzeugt große Mengen an Netzwerkverkehr, was potenziell die Bandbreite der Maschine oder des lokalen Netzwerks sättigt und andere Dienste beeinträchtigt. Wenn zum Beispiel ein Big Key 1 MB groß ist und 1.000 Mal pro Sekunde darauf zugegriffen wird, erzeugt er 1.000 MB (1 GB) an Verkehr.
Master-Slave-Synchronisationsverzögerungen: In Redis-Instanzen, die mit Master-Slave-Synchronisation konfiguriert sind, können Big Keys Synchronisationsverzögerungen verursachen. Da Big Keys viel Speicher verbrauchen, führt die Übertragung während der Synchronisation zu erhöhter Netzwerklatenz, was die Datenkonsistenz beeinträchtigt.
Datenungleichgewicht: Im Redis-Cluster-Modus verhindert es eine ausgewogene Speichernutzung über die Shards hinweg, wenn ein Daten-Shard deutlich mehr Speicher verbraucht als andere. Wenn die in Redis definierte maxmemory-Schwelle erreicht wird, kann dies außerdem dazu führen, dass kritische Schlüssel entfernt werden, was potenziell zu einem Speicherüberlauf führt.

Ursachen für Big Keys

Schlechtes Geschäftsdesign: Dies ist die häufigste Ursache. Das Speichern großer Datenmengen unter einem einzigen Schlüssel sollte vermieden werden. Stattdessen sollten die Daten auf mehrere Schlüssel verteilt werden. Zum Beispiel können landesweite Daten basierend auf administrativen Provinzen in 34 Schlüssel oder basierend auf Städten in 300 Schlüssel aufgeteilt werden, um die Wahrscheinlichkeit von Big Keys zu reduzieren.
Unvorhergesehenes Wertwachstum: Wenn Daten ständig zu einem Wert hinzugefügt werden, ohne dass sie gelöscht werden, ablaufen oder Größenbeschränkungen vorliegen, entsteht irgendwann ein Big Key. Beispiele hierfür sind die Follower-Liste einer Berühmtheit auf einer Social-Media-Plattform oder eine Liste mit trendigen Kommentaren.
Falsche Konfiguration der Ablaufzeit: Wenn einem Schlüssel keine Ablaufzeit zugewiesen ist oder eine übermäßig lange Ablaufzeit hat, kann sich das Datenvolumen des Wertes im Laufe der Zeit schnell ansammeln, was zu einem Big Key führt.
Programmfehler: Unerwartete Situationen können dazu führen, dass bestimmte Schlüssel länger als beabsichtigt bestehen bleiben oder ihre Wertgrößen abnormal ansteigen, was zu Big Keys führt.

Wie man Big Keys identifiziert

SCAN-Befehl

Durch die Verwendung des Redis SCAN-Befehls können alle Schlüssel in der Datenbank schrittweise durchlaufen werden. In Kombination mit anderen Befehlen (wie STRLEN, LLEN, SCARD und HLEN) können Big Keys identifiziert werden. Der Vorteil von SCAN ist, dass es die Durchquerung ermöglicht, ohne die Redis-Instanz zu blockieren.

bigkeys Parameter

Mit dem redis-cli-Client können Sie nach dem größten Schlüssel in jedem Datentyp suchen, indem Sie den folgenden Befehl ausführen:

redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379 --bigkeys

Redis RDB Tools

Die Open-Source Redis RDB Tools können RDB-Dateien analysieren, um nach Big Keys zu suchen. Der folgende Befehl gibt zum Beispiel die drei größten Schlüssel aus, die mehr als 1 KB Speicher belegen:

rdb --command memory --bytes 1024 --largest 3 dump.rdb

Wie man das Big Key Problem löst

Aufteilen in mehrere kleinere Schlüssel: Der einfachste Ansatz ist die Reduzierung der Größe einzelner Schlüssel. Mehrere Schlüssel können mit MGET in Batch-Operationen gelesen werden.
Datenkompression: Bei Verwendung des Typs String kann die Anwendung von Kompressionsalgorithmen die Wertgröße reduzieren. Alternativ kann die Verwendung des Typs Hash helfen, da Redis kleine Hash-Werte effizient mit einer komprimierten Listendatenstruktur speichert.
Setzen Sie angemessene Ablaufzeiten: Weisen Sie jedem Schlüssel Ablaufzeiten zu, um sicherzustellen, dass Daten automatisch nach Ablauf gelöscht werden und so eine langfristige Anhäufung zu Big Keys verhindert wird.
Aktivieren von Memory Eviction Policies: Aktivieren Sie Redis Memory Eviction Strategien, wie Least Recently Used (LRU), so dass die am wenigsten verwendeten Daten automatisch entfernt werden, wenn der Speicher knapp wird, wodurch verhindert wird, dass Big Keys den Speicher unbegrenzt belegen.
Data Sharding: Implementieren Sie den Redis Cluster, um Daten über mehrere Redis-Instanzen zu verteilen, wodurch die Last auf eine einzelne Instanz reduziert und das Big-Key-Problem gemildert wird.
Löschen von Big Keys: Verwenden Sie den Befehl UNLINK, um Big Keys asynchron zu löschen. Im Gegensatz zu DEL entfernt UNLINK Schlüssel im Hintergrund, wodurch verhindert wird, dass Redis-Instanzen blockiert werden.

Schlussfolgerung

Das Big Key Problem ist ein häufiges Problem in Redis, das zu Leistungseinbußen, hohem Speicherverbrauch, Operationsblockaden und Master-Slave-Synchronisationsverzögerungen führen kann. Dieser Artikel hat die Ursachen, Auswirkungen, Erkennungsmethoden und Lösungen für Big Keys ausführlich behandelt. Durch die Optimierung des Datenstrukturdesigns, das Festlegen geeigneter Ablaufrichtlinien, die Verbesserung der Systemarchitektur und -konfiguration und das progressive Löschen von Big Keys können wir Big-Key-Probleme effektiv mindern und verhindern und so die Stabilität und Leistung des Redis-Systems verbessern.

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