如何发现 Redis 中的 BigKey？

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如何发现 Redis 中的 BigKey？

Redis 因其出色的性能，常被用作缓存、消息队列和会话存储。然而，在 Redis 的使用过程中，BigKey 是一个不容忽视的问题。BigKey 指的是存储了大量数据或包含大量成员的键。它们不仅会占用大量内存，还可能导致网络延迟、主从同步延迟，甚至在极端情况下引发 Redis 服务崩溃。因此，有效地发现和处理 BigKey 对于维护 Redis 服务的稳定性和性能至关重要。

本文将深入探讨几种发现 Redis 中 BigKey 的方法，帮助您更好地管理和优化您的 Redis 实例。

什么是 BigKey？

在 Redis 中，BigKey 通常指以下两种情况：

• 键值过大：单个键存储的字符串值非常大，例如一个几 MB 甚至几十 MB 的图片或文件。
• 集合类型（List, Hash, Set, Zset）成员过多：例如一个包含数百万个元素的 Hash 或 Set。

BigKey 的存在会带来诸多问题：

• 内存消耗：占用大量内存，可能导致内存溢出或影响其他键的存储。
• 网络带宽消耗：在客户端访问或数据传输（如主从同步）时，BigKey 会消耗大量网络带宽，导致延迟。
• 慢查询：对 BigKey 的操作（如 GET、HGETALL、SMEMBERS 等）会非常耗时，导致 Redis 出现慢查询。
• 阻塞效应：在进行主从同步、AOF 重写或 RDB 持久化时，BigKey 可能会导致 Redis 实例长时间阻塞。
• 影响集群均衡：在 Redis 集群模式下，BigKey 可能会导致数据倾斜，影响集群的整体性能。

如何发现 BigKey？

发现 BigKey 主要有以下几种方法：

1. 使用 Redis 自带的 redis-cli --bigkeys 命令

这是最常用也最直接的方法。redis-cli 提供了一个 --bigkeys 选项，可以扫描整个 Redis 实例，并列出各种数据类型中最大的键。

redis-cli -h your_redis_host -p your_redis_port --bigkeys

示例输出：

# Scanning the entire keyspace to find biggest keys as well as keys with most elements[00.00%] Biggest string found 'my_large_string_key' has 1024000 bytes
[00.00%] Biggest list found 'my_large_list_key' has 1000000 elements
[00.00%] Biggest hash found 'my_large_hash_key' has 500000 elements
[00.00%] Biggest set found 'my_large_set_key' has 200000 elements
[00.00%] Biggest zset found 'my_large_zset_key' has 150000 elements--- SUMMARY ---Largest string key size: 1024000 bytes (my_large_string_key)
Largest list key size: 1000000 elements (my_large_list_key)
Largest hash key size: 500000 elements (my_large_hash_key)
Largest set key size: 200000 elements (my_large_set_key)
Largest zset key size: 150000 elements (my_large_zset_key)Total keys processed: 1000000

优点：

• 简单易用：无需额外工具或编程，直接使用 Redis 客户端即可。
• 内置功能：由 Redis 官方提供，可靠性高。
• 按数据类型分类：能清晰地显示每种数据类型的 BigKey。

缺点：

• 阻塞风险：在扫描过程中，会对 Redis 实例造成一定的阻塞，尤其是在生产环境中，需要谨慎使用。建议在业务低峰期执行，或在从库上进行。
• 只能发现部分 BigKey：它只能发现当前实例中的 BigKey，对于集群中的 BigKey 分布情况可能无法全面了解。
• 无法实时监控：只能进行一次性的扫描，无法进行实时或周期性的监控。

2. 使用 Redis Memory Analyzer (RMA) 或第三方工具

对于更复杂的场景和更详细的内存分析，可以使用专业的 Redis 内存分析工具。

• Redis Memory Analyzer (RMA)：这是一个开源的 Python 工具，可以解析 RDB 文件并生成详细的内存报告，包括 BigKey 的信息。

  # 安装
  pip install redis-memory-analyzer# 解析 RDB 文件
  rma -f /path/to/dump.rdb
  

  RMA 会生成一个 HTML 报告，您可以在浏览器中打开并查看详细的内存分布、键的大小、数据类型等信息。

• 其他第三方工具：市面上还有一些商业或开源的 Redis 管理工具，它们通常集成了 BigKey 发现和分析功能。例如 RedisInsight，它提供了一个直观的 GUI 界面，可以方便地查看键的内存占用和详细信息。

优点：

• 离线分析：通过解析 RDB 文件，可以避免对在线 Redis 实例造成阻塞。
• 详细报告：提供更全面的内存使用情况，不仅限于 BigKey。
• 可视化界面：部分工具提供图形界面，更便于分析。

缺点：

• 操作复杂：需要额外安装和配置工具。
• RDB 文件生成：需要生成 RDB 文件，这本身也可能对 Redis 造成短暂的阻塞。

3. 通过 INFO MEMORY 和 DEBUG OBJECT 命令辅助分析

虽然这些命令不能直接列出所有 BigKey，但它们可以作为辅助手段来确认特定键的内存占用或了解整体内存使用情况。

• INFO MEMORY：查看 Redis 实例的内存使用情况摘要。

  redis-cli INFO MEMORY
  

  您可以从中关注 used_memory_human、used_memory_rss 等指标，了解总体的内存消耗。如果内存消耗异常，则可能存在 BigKey。

• DEBUG OBJECT key：查看特定键的详细信息，包括编码方式、引用计数、占用字节数等。

  redis-cli DEBUG OBJECT my_suspect_big_key
  

  通过 serializedlength 字段可以获取键的序列化长度，从而估算其内存占用。

优点：

• 实时查看：可以快速查看当前内存状态或单个键的信息。

缺点：

• 无法批量发现：需要手动指定键名，不适合批量发现 BigKey。
• DEBUG OBJECT 对生产环境影响：在生产环境中使用 DEBUG OBJECT 可能对性能有轻微影响。

4. 监控 Redis 慢查询日志

Redis 的慢查询日志会记录执行时间超过 slowlog-log-slower-than 配置阈值的命令。BigKey 操作往往会因为数据量过大而导致执行时间过长，从而被记录到慢查询日志中。

通过定期检查慢查询日志，您可以发现那些耗时过长的 BigKey 操作，进而定位到 BigKey。

redis-cli SLOWLOG GET 10

优点：

• 被动发现：不需要主动扫描，通过 Redis 的正常运行即可发现问题。
• 定位具体操作：可以发现是哪个命令对哪个键操作耗时过长。

缺点：

• 滞后性：只有在 BigKey 操作已经发生并导致慢查询时才能发现。
• 需要配置：需要确保 Redis 的慢查询功能已正确配置。

5. 通过 Redis 客户端连接监控

一些 Redis 客户端库提供了监控功能，或者您可以通过编写代码，在应用程序层面统计每个键操作的耗时和大小。这种方法需要自定义开发，但可以实现更精细化的监控。

例如，您可以在应用程序中对写入 Redis 的数据进行大小限制，或者记录每个键的写入量。

优点：

• 自定义性强：可以根据业务需求实现更灵活的监控策略。
• 提前预警：可以在 BigKey 形成之前就进行预警或限制。

缺点：

• 开发成本：需要投入开发资源。
• 数据量大：监控数据量可能非常大，需要额外的存储和分析系统。

发现 BigKey 后的处理策略

一旦发现 BigKey，就需要采取相应的处理策略：

1. 拆分 BigKey：

   • 大字符串：如果是一个大字符串，考虑是否可以将其拆分成多个小字符串存储，或者使用其他存储方式（如 HDFS、对象存储）。
   • 大集合：对于 List、Hash、Set、Zset 等大集合，可以考虑将一个大键拆分成多个小键。例如，一个存储用户订单的 Hash，可以按用户 ID 进行分片，每个用户 ID 对应一个 Hash 键。

2. 优化业务逻辑：

   • 重新审视业务逻辑，是否真的需要将大量数据存储在一个键中。
   • 对于一些历史数据或不常用的数据，可以考虑归档或使用其他存储介质。

3. 使用 SCAN 命令遍历：

   • 如果需要遍历大集合，避免使用 KEYS、SMEMBERS、HGETALL 等命令，这些命令会一次性返回所有元素，导致阻塞。
   • 使用 SCAN、HSCAN、SSCAN、ZSCAN 命令进行迭代，可以分批获取数据，避免阻塞。

4. 设置合理的过期时间：

   • 对于不再需要的数据，及时设置过期时间，让 Redis 自动删除。

5. 升级 Redis 版本或硬件：

   • 新版本的 Redis 在处理大键方面可能有性能优化。
   • 增加 Redis 实例的内存或升级更快的网络，可以缓解 BigKey 带来的部分压力。

总结

发现和处理 Redis 中的 BigKey 是 Redis 运维中的重要一环。通过 redis-cli --bigkeys 命令、专业的内存分析工具、慢查询日志以及自定义监控等多种方法，我们可以有效地识别出潜在的性能瓶颈。一旦发现 BigKey，结合业务场景进行合理的拆分、优化和管理，将有助于确保您的 Redis 服务稳定、高效运行。

定期对 Redis 实例进行健康检查和 BigKey 分析，是保障系统高可用性的关键实践。