Redis键值设计的具体实现

更新时间：2024年06月28日 11:17:42 作者：是谁偷吃了奶酪

本文主要介绍了Redis键值设计的具体实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

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：

在这里插入图片描述

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

在这里插入图片描述

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

在这里插入图片描述

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

在这里插入图片描述

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）

在这里插入图片描述

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

在这里插入图片描述

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

在这里插入图片描述

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

在这里插入图片描述

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

在这里插入图片描述

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

在这里插入图片描述

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

到此这篇关于Redis键值设计的具体实现的文章就介绍到这了,更多相关Redis键值设计内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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