什么是 Redis 熱點(diǎn) Key？

Redis 熱點(diǎn) Key 是指在某一時(shí)間段內(nèi)，被大量的讀寫操作命中的 Key。這種情況可能會(huì)導(dǎo)致以下問(wèn)題：

• 性能瓶頸：集中在某一節(jié)點(diǎn)的請(qǐng)求可能會(huì)超過(guò)該節(jié)點(diǎn)的處理能力，導(dǎo)致延遲增加。
• 數(shù)據(jù)一致性問(wèn)題：多個(gè)客戶端對(duì)同一個(gè) Key 執(zhí)行大量寫操作，可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫(kù)不一致。
• 緩存擊穿：如果熱點(diǎn) Key 突然失效，大量緩存未命中的請(qǐng)求可能會(huì)擊穿緩存，造成后端數(shù)據(jù)庫(kù)壓力劇增。

發(fā)現(xiàn) Redis 熱點(diǎn) Key 的方法

1. Redis Monitor 和 Slowlog

Redis 自帶的 MONITOR 和 SLOWLOG 命令可以幫助我們監(jiān)控和診斷性能問(wèn)題。

MONITOR

MONITOR 命令會(huì)實(shí)時(shí)打印出服務(wù)器接收到的每條命令。通過(guò)以下命令開啟 MONITOR 模式：

redis-cli MONITOR

在大量請(qǐng)求的情況下，使用 grep 或其他文本處理工具可以幫助我們過(guò)濾出熱點(diǎn) Key。然而，請(qǐng)謹(jǐn)慎使用 MONITOR，因?yàn)樗鼤?huì)對(duì)性能造成顯著影響，不推薦在生產(chǎn)環(huán)境中長(zhǎng)期使用。

SLOWLOG

Redis SLOWLOG 可以記錄執(zhí)行時(shí)間超過(guò)指定毫秒數(shù)的命令。通過(guò)以下命令開啟 SLOWLOG ：

config set slowlog-log-slower-than 1000  # 設(shè)置記錄超過(guò) 1000 微秒（1 毫秒）的操作
config set slowlog-max-len 1024        # 設(shè)置 SLOWLOG 最大長(zhǎng)度
slowlog get                            # 獲取 slowlog 記錄

2. Key 訪問(wèn)統(tǒng)計(jì)

除了直接使用 Redis 自帶命令，還可以借助統(tǒng)計(jì)腳本或第三方工具獲取 Key 的訪問(wèn)頻率。例如，通過(guò) redis-cli 和 Bash 腳本，我們可以統(tǒng)計(jì)一段時(shí)間內(nèi)各 Key 的訪問(wèn)量。

#!/bin/bash

END=$(redis-cli dbsize); 
for i in $(seq 0 $END); 
do 
  KEY=$(redis-cli randomkey); 
  redis-cli object freq $KEY; 
done

3. 使用 Redis 命令行工具 redis-rdb-tools

redis-rdb-tools 是一個(gè) Redis 數(shù)據(jù)分析工具，可以幫助我們分析 RDB 文件，找出大 Key 及其頻率。

pip install rdbtools
rdb --command memory ./dump.rdb --bytes > memory.csv

生成的 memory.csv 包含了各 Key 的內(nèi)存占用情況，結(jié)合 MEMORY USAGE 命令，我們也可以了解每個(gè) Key 的大小。

4. 高級(jí)工具：aof 解析和插件

通過(guò)解析 Redis 的 AOF 文件或使用 Redis 插件，可以更為詳細(xì)地分析 Key 訪問(wèn)模式。例如，redis-hotkey 插件可以幫助識(shí)別 Redis 的熱點(diǎn) Key。

# 安裝 redis-hotkey 插件
git clone https://github.com/carlos1f/redis-hotkey.git
cd redis-hotkey
make && make install

Redis 熱點(diǎn) Key 解決方案

1. 數(shù)據(jù)分片

將數(shù)據(jù)分布到多個(gè) Redis 實(shí)例上，可以有效減少單點(diǎn)壓力。常見的數(shù)據(jù)分片策略有：

• 基于 Key 的分片：使用一致性哈希算法將 Key 分配到不同的節(jié)點(diǎn)。
• 應(yīng)用層分片：在應(yīng)用層實(shí)現(xiàn)分片邏輯，按業(yè)務(wù)規(guī)則將請(qǐng)求分發(fā)到對(duì)應(yīng)的實(shí)例。

以下是一個(gè)基于 Twemproxy 的分片示例：

server1:
    ip: 127.0.0.1
    port: 6379
    weight: 1
server2:
    ip: 127.0.0.1
    port: 6380
    weight: 1

2. 緩存淘汰策略

合適的緩存淘汰策略可以幫助防止緩存擊穿問(wèn)題。常見的策略有：

• LRU（Least Recently Used）：最久未使用的 Key 優(yōu)先被淘汰。
• LFU（Least Frequently Used）：使用次數(shù)最少的 Key 優(yōu)先被淘汰。

通過(guò)以下命令設(shè)置 Redis 的緩存淘汰策略：

config set maxmemory-policy allkeys-lru

3. 請(qǐng)求合并

請(qǐng)求合并策略可以有效減少對(duì)同一個(gè) Key 的請(qǐng)求數(shù)量。例如，通過(guò) BloomFilter 或 Redis Bitmaps 實(shí)現(xiàn)一個(gè)請(qǐng)求合并器，將頻繁請(qǐng)求合并成一個(gè)。

以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的請(qǐng)求合并示例：

# 請(qǐng)求合并邏輯
import redis
import time

cache = redis.StrictRedis()

def get_data(key):
    if cache.exists(key):
        return cache.get(key)
    # 請(qǐng)求合并操作
    lock_key = f"{key}_lock"
    if cache.setnx(lock_key, 1):
        cache.expire(lock_key, 5)
        # 從數(shù)據(jù)庫(kù)讀取數(shù)據(jù)
        data = fetch_data_from_db(key)
        cache.set(key, data, ex=60)  # 緩存有效時(shí)間 60s
        cache.delete(lock_key)
        return data
    else:
        time.sleep(0.1)  # 等待其他請(qǐng)求獲取數(shù)據(jù)
        return cache.get(key)

4. 數(shù)據(jù)預(yù)熱

數(shù)據(jù)預(yù)熱即在高并發(fā)訪問(wèn)之前，將熱點(diǎn)數(shù)據(jù)提前加載進(jìn)緩存。例如，在每日業(yè)務(wù)高峰期開始前，提前向緩存加載熱點(diǎn) Key。

5. 限流和降級(jí)

當(dāng)發(fā)現(xiàn)熱點(diǎn) Key 后，可以對(duì)該 Key 進(jìn)行限流和降級(jí)操作，以保護(hù)后臺(tái)服務(wù)。在 Nginx 等代理服務(wù)器中可以通過(guò)限流模塊來(lái)限制訪問(wèn)頻率。

http {
    limit_req_zone $binary_remote_addr zone=req_one:10m rate=1r/s;
    server {
        ...
        location / {
            limit_req zone=req_one burst=5 nodelay;
        }
        ...
    }
}

6. 使用多級(jí)緩存

多級(jí)緩存可以減少對(duì) Redis 的直接訪問(wèn)。例如，先將數(shù)據(jù)緩存到本地內(nèi)存，再通過(guò) Redis 緩存后再訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)。

# 多級(jí)緩存示例
import time

local_cache = {}
cache = redis.StrictRedis()

def get_data(key):
    if key in local_cache:
        return local_cache[key]
    if cache.exists(key):
        data = cache.get(key)
        local_cache[key] = data
        return data
    # 從數(shù)據(jù)庫(kù)讀取數(shù)據(jù)
    data = fetch_data_from_db(key)
    cache.set(key, data, ex=60)  # 緩存有效時(shí)間 60s
    local_cache[key] = data
    return data

7. 避免大的Key和Value

盡量避免使用大Key和大Value，因?yàn)榇蟮臄?shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)傳輸以及內(nèi)存分配上都會(huì)耗費(fèi)更多資源。可以將大Key或大Value進(jìn)行拆分：

• 使用 hash 結(jié)構(gòu)將一個(gè)大對(duì)象進(jìn)行拆分存儲(chǔ)。
• 利用 list 或 set 結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)大量小對(duì)象。

8. 定期清理和監(jiān)控

通過(guò)定期清理無(wú)用數(shù)據(jù)和監(jiān)控系統(tǒng)，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理潛在的熱點(diǎn) Key 問(wèn)題?？梢曰?nbsp;SCAN 命令實(shí)現(xiàn)定期數(shù)據(jù)清理。

# 定期數(shù)據(jù)清理
import redis

cache = redis.StrictRedis()

def clean_expired_keys():
    cursor = '0'
    while cursor != 0:
        cursor, keys = cache.scan(cursor)
        for key in keys:
            if cache.ttl(key) == -1:
                cache.delete(key)

結(jié)論

在高并發(fā)場(chǎng)景下，Redis 熱點(diǎn) Key 問(wèn)題會(huì)對(duì)系統(tǒng)性能與穩(wěn)定性產(chǎn)生嚴(yán)重影響。本文介紹了多種監(jiān)控?zé)狳c(diǎn) Key 的方法以及針對(duì)性解決方案。在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中，需要根據(jù)具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景選擇和組合以上策略，以最優(yōu)方式解決熱點(diǎn) Key 的問(wèn)題。

以上就是詳解如何發(fā)現(xiàn)并解決Redis熱點(diǎn)Key問(wèn)題的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Redis熱點(diǎn)Key的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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