[转帖]redis bigkey 删除问题

一、慢操作分析

redis 的慢操作已经有了，如果没有，我们可以自己去 redis 服务器查看历史的慢日志操作，或者有对应的慢操作监控系统也可以发现问题，这里不做展开。

接下来我们就要看一看为什么这么慢。

看了下项目中的实现代码，结合日志一分析，发现是一个 redis bigkey。

一个 redis key，对应的是一个 map, 里面防了几十万的 key/value。删除的时候一把直接删除，自然是慢的。

本文带大家一起分析下 redis bigkey 删除的解决方案，希望你工作中遇到类似问题提供一个解决思路。

二、处理 bigkey

bigkey是指key对应的value所占的内存空间比较大。

例如一个字符串类型的value可以最大存到512MB，一个列表类型的value最多可以存储2^32-1个元素。

如果按照数据结构来细分的话，一般分为字符串类型bigkey和非字符串类型bigkey。

三、危害

bigkey的危害体现在三个方面：

1.内存空间不均匀（平衡）:

例如在Redis Cluster中，bigkey会造成节点的内存空间使用不均匀。

2.超时阻塞：

由于Redis单线程的特性，操作bigkey比较耗时，也就意味着阻塞Redis可能性增大。

3.网络拥塞：

每次获取bigkey产生的网络流量较大，假设一个bigkey为1MB，每秒访问量为1000，那么每秒产生1000MB的流量，对于普通的千兆网卡（按照字节算是128MB/s）的服务器来说简直是灭顶之灾，而且一般服务器会采用单机多实例的方式来部署，也就是说一个bigkey可能会对其他实例造成影响，其后果不堪设想。图12-3演示了网络带宽bigkey占用的瞬间。

四、如何发现

redis-cli --bigkeys 可以命令统计bigkey的分布。

但是在生产环境中，开发和运维人员更希望自己可以定义bigkey的大小，而且更希望找到真正的bigkey都有哪些，这样才可以去定位、解决、优化问题。

判断一个key是否为bigkey，只需要执行 debug object key 查看serializedlength属性即可，它表示key对应的value序列化之后的字节数，

例如我们执行如下操作：

127.0.0.1:6379> debug object key
Value at:0x7fc06c1b1430 refcount:1 encoding:raw serializedlength:1256350 lru:11686193
lru_seconds_idle:20

可以发现serializedlength=11686193字节，约为1M，同时可以看到encoding是raw，也就是字符串类型。

那么可以通过strlen来看一下字符串的字节数为2247394字节，约为2MB：

127.0.0.1:6379> strlen key
(integer) 2247394

serializedlength不代表真实的字节大小，它返回对象使用RDB编码序列化后的长度，值会偏小，但是对于排查bigkey有一定辅助作用，因为不是每种数据结构都有类似strlen这样的方法。

五、实际生产的操作方式

在实际生产环境中发现bigkey的两种方式如下：

被动收集：

许多开发人员确实可能对bigkey不了解或重视程度不够，但是这种bigkey一旦大量访问，很可能就会带来命令慢查询和网卡跑满问题，开发人员通过对异常的分析通常能找到异常原因可能是bigkey，这种方式虽然不是被笔者推荐的，但是在实际生产环境中却大量存在，建议修改Redis客户端，当抛出异常时打印出所操作的key，方便排bigkey问题。

主动检测：

scan+debug object：如果怀疑存在bigkey，可以使用scan命令渐进的扫描出所有的key，分别计算每个key的serializedlength，找到对应bigkey进行相应的处理和报警，这种方式是比较推荐的方式。

六、如何删除

因为 redis 是单线程的，删除比较大的 keys 就会阻塞其他的请求。

当发现Redis中有bigkey并且确认要删除时，如何优雅地删除bigkey？

无论是什么数据结构，del命令都将其删除。

但是相信通过上面的分析后你一定不会这么做，因为删除bigkey通常来说会阻塞Redis服务。

下面给出一组测试数据分别对string、hash、list、set、sorted set五种数据结构的bigkey进行删除，bigkey的元素个数和每个元素的大小不尽相同。

七、删除时间测试

下面测试和服务器硬件、Redis版本比较相关，可能在不同的服务器上执行速度不太相同，但是能提供一定的参考价值

1.字符串类删除测试

表12-3展示了删除512KB~10MB的字符串类型数据所花费的时间，总体来说由于字符串类型结构相对简单，删除速度比较快，但是随着value值的不断增大，删除速度也逐渐变慢。

表12-3

2.非字符串类删除测试

表12-4展示了非字符串类型的数据结构在不同数量级、不同元素大小下对bigkey执行del命令的时间，总体上看元素个数越多、元素越大，删除时间越长，相对于字符串类型，这种删除速度已经足够可以阻塞Redis。

表12-4 删除hash、list、set、sorted set四种数据结构不同数量不同元素大小的耗时

从上分析可见，除了string类型，其他四种数据结构删除的速度有可能很慢，这样增大了阻塞Redis的可能性。

八、如何提升删除的效率

既然不能用del命令，那有没有比较优雅的方式进行删除呢，这时候就需要将第2章介绍的scan命令的若干类似命令拿出来：sscan、hscan、zscan。

1.string

字符串删除一般不会造成阻塞

del bigkey

2.hash、list、set、sorted set

下面以hash为例子，使用hscan命令，每次获取部分（例如100个）fieldvalue，再利用hdel删除每个field（为了快速可以使用Pipeline）：

public void delBigHash(String bigKey) {
    Jedis jedis = new Jedis(“127.0.0.1”, 6379);
    // 游标
    String cursor = “0”;
    while (true) {
        ScanResult<Map.Entry<String, String>> scanResult = jedis.hscan(bigKey, cursor, new ScanParams().count(100));
        // 每次扫描后获取新的游标
        cursor = scanResult.getStringCursor();
        // 获取扫描结果
        List<Entry<String, String>> list = scanResult.getResult();
        if (list == null || list.size() == 0) {
            continue;
        }
        String[] fields = getFieldsFrom(list);
        // 删除多个field
        jedis.hdel(bigKey, fields);
        // 游标为0时停止
        if (cursor.equals(“0”)) {
            break;
        }
    }
    // 最终删除key
    jedis.del(bigKey);
}
/**

获取field数组
@param list
@return

*/

private String[] getFieldsFrom(List<Entry<String, String>> list) {

List<String> fields = new ArrayList<String>();

for(Entry<String, String> entry : list) {

fields.add(entry.getKey());

}

return fields.toArray(new String[fields.size()]);

}

请勿忘记每次执行到最后执行del key操作。

九、最佳实践思路

由于开发人员对Redis的理解程度不同，在实际开发中出现bigkey在所难免，重要的是，能通过合理的检测机制及时找到它们，进行处理。

作为开发人员在业务开发时应注意不能将Redis简单暴力的使用，应该在数据结构的选择和设计上更加合理，例如出现了bigkey，

（1）要思考一下可不可以做一些优化（例如拆分数据结构）尽量让这些bigkey消失在业务中，

（2）如果bigkey不可避免，也要思考一下要不要每次把所有元素都取出来（例如有时候仅仅需要hmget，而不是hgetall）。

（3）最后，可喜的是，Redis将在4.0版本支持lazy delete free的模式，那时删除bigkey不会阻塞Redis。

十、如何优雅的删除

1.重构

重新构建自己的业务 key。

让 key/value 更加小，使用纯字符串。

缺点

有时候难以对旧的代码进行兼容，调整难度较大。

2.使用 lazy free

这个是 redis 4.0 以后的特性。

可能会受限于版本，导致无法使用。

查看版本

redis 压缩包有文件 cat 00-RELEASENOTES 可以查看对应的版本信息。

Redis 2.8 release notes
=======================
** IMPORTANT ** Check the 'Migrating from 2.6 to 2.8' section at the end of

this file for information about what changed between 2.6 and

2.8 and how this may affect your application.

Upgrade urgency levels:
LOW:      No need to upgrade unless there are new features you want to use.

MODERATE: Program an upgrade of the server, but it's not urgent.

HIGH:     There is a critical bug that may affect a subset of users. Upgrade!

CRITICAL: There is a critical bug affecting MOST USERS. Upgrade ASAP.
--[ Redis 2.8.6 ] Release date: 13 Feb 2014

可知当前版本为：2.8.6

3.使用 expire 设置过期

需要熟知 redis 的淘汰策略。

（1）惰性淘汰

（2）定时删除

（3）定期删除

其中定期删除，是一个异步的进程去处理的，不会阻塞主进程。

其中设置超时时间，是为了限制每一次的操作时间，从而更好的清空数据，释放内存。

缺点

需要知道具体的淘汰策略

对内存是不够友好的

可能要根据业务进行调整，比如本来显式删除，可以放在凌晨。

如果使用定期删除，被淘汰的时间就变得不固定了。

十一、实战代码

1.JedisCluster示例

/**
 * 刪除 BIG key
 * 应用场景：对于 big key，可以使用 hscan 首先分批次删除，最后统一删除
 * （1）比直接删除的耗时变长，但是不会产生慢操作。
 * （2）新业务实现尽可能拆开，不要依赖此方法。
 * @param key key
 * @param scanCount 单次扫描总数（建议值：100）
 * @param intervalMills 分批次的等待时间（建议值：5）
 */
void removeBigKey(final String key, final int scanCount, final long intervalMills)

实现

JedisCluster jedisCluster = redisClusterTemplate.getJedisClusterInstance();
// 游标初始值为0
String cursor = ScanParams.SCAN_POINTER_START;
ScanParams scanParams = new ScanParams();
scanParams.count(scanCount);
while (true) {
 // 每次扫描后获取新的游标
 ScanResult<Map.Entry<String, String>> scanResult = jedisCluster.hscan(key, cursor, scanParams);
 cursor = scanResult.getStringCursor();
 // 获取扫描结果为空
 List<Map.Entry<String, String>> list = scanResult.getResult();
 if (CollectionUtils.isEmpty(list)) {
  break;
 }
 // 构建多个删除的 key
 String[] fields = getFieldsKeyArray(list);
 jedisCluster.hdel(key, fields);
 // 游标为0时停止
 if (ScanParams.SCAN_POINTER_START.equals(cursor)) {
  break;
 }
 // 沉睡等待，避免对 redis 压力太大
 DateUtil.sleepInterval(intervalMills, TimeUnit.MILLISECONDS);
}
// 执行 key 本身的删除
jedisCluster.del(key);

构建的 key

/**
 * 获取对应的 keys 信息
 * @param list 列表
 * @return 结果
 */
private String[] getFieldsKeyArray(List<Map.Entry<String, String>> list) {
 String[] strings = new String[list.size()];
 for(int i = 0; i < list.size(); i++) {
  strings[i] = list.get(i).getKey();
 }
 return strings;
}

redisTemplate 的写法

语法

估计是 redis 进行了一次封装，发现还是存在很多坑。

语法如下：

/**
 * 获取集合的游标。通过游标可以遍历整个集合。
 * ScanOptions 这个类中使用了构造者 工厂方法 单例。 通过它可以配置返回的元素
 * 个数 count  与正则匹配元素 match. 不过count设置后不代表一定返回的就是count个。这个只是参考
 * 意义
 *
 * @param key
 * @param options 
 * @return
 * @since 1.4
 */
Cursor<V> scan(K key, ScanOptions options);

注意的坑

实际上这个方法存在很多需要注意的坑：

（1）cursor 要关闭，否则会内存泄漏

（2）cursor 不要重复关闭，或者会报错

（3）cursor 经测试，直接指定的 count 设置后，返回的结果其实是全部，所以需要自己额外处理

参考代码如下：

声明

@Autowired
private StringRedisTemplate template;

核心代码

public void removeBigKey(String key, int scanCount, long intervalMills) throws CacheException {
    final ScanOptions scanOptions = ScanOptions.scanOptions().count(scanCount).build();
    //TRW 避免内存泄漏
 try(Cursor<Map.Entry<Object,Object>> cursor =
                template.opsForHash().scan(key, scanOptions)) {
     if(ObjectUtil.isNotNull(cursor)) {
            // 执行循环删除
            List<String> fieldKeyList = new ArrayList<>();
            while (cursor.hasNext()) {
                String fieldKey = String.valueOf(cursor.next().getKey());
                fieldKeyList.add(fieldKey);
                if(fieldKeyList.size() >= scanCount) {
                    // 批量删除
                    Object[] fields = fieldKeyList.toArray();
                    template.opsForHash().delete(key, fields);
                    logger.info("[Big key] remove key: {}, fields size: {}",
                            key, fields.length);
                    // 清空列表，重置操作
                    fieldKeyList.clear();
                    // 沉睡等待，避免对 redis 压力太大
                    DateUtil.sleepInterval(intervalMills, TimeUnit.MILLISECONDS);
                }
            }
        }
        // 最后 fieldKeyList 中可能还有剩余，不过一般数量不大，直接删除速度不会很慢
  // 执行 key 本身的删除
  this.opsForValueDelete(key);
 } catch (Exception e) {
  // log.error();
 }
}

这里我们使用 TRW 保证 cursor 被关闭，自己实现 scanCount 一次进行删除，避免 1 个 1 个删除网络交互较多。

使用睡眠保证对 Redis 压力不要过大。