Redis Key数量暴涨导致扫描延迟升高的结构优化与分桶策略

Redis Key 数量暴涨导致扫描延迟升高的结构优化与分桶策略

各位朋友，大家好！今天我们来聊聊 Redis 中一个常见但棘手的问题：Key 数量暴涨导致的扫描延迟升高。在业务快速发展过程中，Redis 作为缓存或数据存储，Key 的数量很容易呈指数级增长。当 Key 的数量达到百万、千万甚至亿级别时，KEYS *、SCAN 等命令的执行效率会急剧下降，严重影响系统的性能和稳定性。接下来，我们将深入探讨这个问题，并提供一系列结构优化和分桶策略，帮助大家应对此类挑战。

一、问题根源：Redis 的单线程模型与遍历复杂度

Redis 是一个单线程的 key-value 存储系统。这意味着所有的命令操作，包括数据读写、Key 扫描等，都是在一个线程中顺序执行的。 当 Key 的数量非常大时，执行 KEYS * 或 SCAN 命令需要遍历整个 Key 空间，这会占用大量的 CPU 时间，导致其他命令被阻塞，从而引发延迟升高。

• *`KEYS ` 命令:** 该命令会阻塞 Redis 服务器，直到遍历完所有的 Key 并返回结果。在生产环境中，绝对禁止使用。
• SCAN 命令: SCAN 命令是增量迭代的，它不会一次性遍历所有的 Key，而是通过游标 (cursor) 来分批次地返回 Key。 虽然 SCAN 命令不会像 KEYS * 那样阻塞服务器，但是当 Key 的数量非常大时，即使是增量迭代，每次迭代仍然需要扫描大量的 Key，导致延迟升高。此外，SCAN 的匹配模式（MATCH）也会影响扫描效率，复杂的模式匹配会增加 CPU 消耗。

二、结构优化：减少 Key 的数量，降低遍历范围

结构优化的核心思想是减少 Key 的数量，从而降低遍历的范围，提高扫描效率。

1. 使用 Hash 结构：合并相关 Key

   如果多个 Key 之间存在关联关系，可以将它们合并到一个 Hash 结构中。例如，存储用户信息时，可以将用户的姓名、年龄、地址等信息存储到一个 Hash 结构中，Key 为 user:{user_id}，Field 为 name、age、address 等。

   优点:

   • 减少 Key 的数量。
   • 方便获取和更新相关联的数据。

   缺点:

   • 无法单独设置 Hash 中某个 Field 的过期时间。
   • 如果 Hash 中存储的数据量非常大，会影响读取性能。

   示例代码 (Python):

   import redis
   
   r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
   
   user_id = 123
   user_key = f"user:{user_id}"
   
   user_data = {
       "name": "Alice",
       "age": 30,
       "address": "123 Main St"
   }
   
   r.hmset(user_key, user_data)
   
   # 获取用户信息
   user_info = r.hgetall(user_key)
   print(user_info)  # Output: {b'name': b'Alice', b'age': b'30', b'address': b'123 Main St'}

2. 使用 List 或 Set 结构：存储集合数据

   如果需要存储集合数据，例如用户的粉丝列表、文章的标签列表等，可以使用 List 或 Set 结构。

   List 结构:

   • 有序集合，允许重复元素。
   • 适用于需要按照插入顺序访问元素的场景。

   Set 结构:

   • 无序集合，不允许重复元素。
   • 适用于需要判断元素是否存在、求交集、并集等场景。

   示例代码 (Python):

   import redis
   
   r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
   
   user_id = 456
   followers_key = f"user:{user_id}:followers"
   
   followers = ["user:1", "user:2", "user:3"]
   
   r.sadd(followers_key, *followers)
   
   # 获取粉丝列表
   followers_list = r.smembers(followers_key)
   print(followers_list) # Output: {b'user:1', b'user:3', b'user:2'} (无序)

3. 使用 Sorted Set 结构：存储有序数据

   如果需要存储有序数据，例如排行榜、热门文章列表等，可以使用 Sorted Set 结构。 Sorted Set 中的每个元素都关联一个分数 (score)，Redis 会根据分数对元素进行排序。

   示例代码 (Python):

   import redis
   
   r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
   
   leaderboard_key = "leaderboard:game1"
   
   players = {
       "player1": 1000,
       "player2": 1200,
       "player3": 900
   }
   
   for player, score in players.items():
       r.zadd(leaderboard_key, {player: score})
   
   # 获取排行榜前三名
   top_players = r.zrevrange(leaderboard_key, 0, 2, withscores=True)
   print(top_players) # Output: [(b'player2', 1200.0), (b'player1', 1000.0), (b'player3', 900.0)]

4. Key 的命名规范：方便管理和扫描

   良好的 Key 命名规范可以提高 Key 的可读性和可维护性，方便进行 Key 的管理和扫描。 建议采用以下命名规范：

   • {业务}:{模块}:{对象}:{ID}:{属性}
   • 例如：user:profile:123:name 表示用户 profile 模块中 ID 为 123 的用户的姓名。
   • 使用冒号 : 分隔不同的层级。
   • 使用有意义的单词，避免使用缩写或无意义的字符。
   • 保持 Key 的长度尽可能短，避免占用过多的内存。

   通过 Key 的命名规范，可以使用 SCAN 命令结合 MATCH 参数，快速扫描特定类型的 Key。例如，使用 SCAN 0 MATCH user:profile:* 命令可以扫描所有用户 profile 模块的 Key。

三、分桶策略：将 Key 分散到不同的 Redis 实例或数据库

当 Key 的数量达到非常大的规模时，即使进行了结构优化，单个 Redis 实例仍然难以承受。 此时，需要采用分桶策略，将 Key 分散到不同的 Redis 实例或数据库中，从而降低单个实例的负载，提高整体的性能。

1. 基于 Redis Cluster 的分片:

   Redis Cluster 是 Redis 官方提供的分布式解决方案。它将数据自动分片到多个 Redis 节点上，每个节点负责存储一部分 Key。 Redis Cluster 使用哈希槽 (hash slot) 来进行数据分片。 Redis Cluster 默认有 16384 个哈希槽。当一个 Key 被写入时，Redis Cluster 会使用 CRC16 算法计算 Key 的哈希值，然后将哈希值对 16384 取模，得到该 Key 对应的哈希槽。 Redis Cluster 会将哈希槽分配给不同的节点，从而将数据分散到不同的节点上。

   优点:

   • 自动分片，无需手动管理。
   • 高可用性，当某个节点宕机时，Redis Cluster 会自动将该节点上的哈希槽迁移到其他节点。
   • 可扩展性，可以方便地添加或删除节点。

   缺点:

   • 配置和管理相对复杂。
   • 需要使用支持 Redis Cluster 的客户端。

2. 基于客户端分片:

   客户端分片是指在客户端程序中实现数据分片逻辑，客户端根据 Key 的某种规则（例如哈希取模）将 Key 路由到不同的 Redis 实例。

   优点:

   • 实现简单，无需修改 Redis 服务器。
   • 可以灵活地选择分片规则。

   缺点:

   • 需要手动管理分片规则。
   • 当 Redis 实例发生变化时，需要修改客户端程序。
   • 客户端需要维护多个 Redis 连接。

   示例代码 (Python):

   import redis
   import hashlib
   
   class RedisClient:
       def __init__(self, redis_nodes):
           self.redis_nodes = redis_nodes
           self.node_count = len(redis_nodes)
           self.clients = [redis.Redis(**node) for node in redis_nodes]
   
       def get_client(self, key):
           index = self.get_index(key)
           return self.clients[index]
   
       def get_index(self, key):
           md5_hash = hashlib.md5(key.encode('utf-8')).hexdigest()
           index = int(md5_hash, 16) % self.node_count
           return index
   
       def get(self, key):
           client = self.get_client(key)
           return client.get(key)
   
       def set(self, key, value):
           client = self.get_client(key)
           return client.set(key, value)
   
   # Redis 节点配置
   redis_nodes = [
       {'host': 'localhost', 'port': 6379, 'db': 0},
       {'host': 'localhost', 'port': 6380, 'db': 0},
       {'host': 'localhost', 'port': 6381, 'db': 0}
   ]
   
   # 初始化 Redis 客户端
   redis_client = RedisClient(redis_nodes)
   
   # 设置 Key-Value
   redis_client.set("key1", "value1")
   redis_client.set("key2", "value2")
   redis_client.set("key3", "value3")
   
   # 获取 Value
   value1 = redis_client.get("key1")
   value2 = redis_client.get("key2")
   value3 = redis_client.get("key3")
   
   print(f"key1: {value1}")
   print(f"key2: {value2}")
   print(f"key3: {value3}")

3. 基于数据库分片:

   Redis 支持多个数据库 (database)，默认有 16 个数据库，编号从 0 到 15。 可以将不同类型的 Key 存储到不同的数据库中，从而实现数据分片。

   优点:

   • 实现简单，无需修改 Redis 服务器。
   • 可以灵活地选择分片规则。

   缺点:

   • 数据库数量有限。
   • 不同数据库之间的数据隔离性较差。
   • FLUSHALL 命令会清空所有数据库的数据，需要谨慎使用。

   示例代码 (Python):

   import redis
   
   # 连接到数据库 0
   r0 = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
   
   # 连接到数据库 1
   r1 = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=1)
   
   # 在数据库 0 中存储 Key
   r0.set("key1", "value1")
   
   # 在数据库 1 中存储 Key
   r1.set("key2", "value2")
   
   # 从数据库 0 中获取 Value
   value1 = r0.get("key1")
   
   # 从数据库 1 中获取 Value
   value2 = r1.get("key2")
   
   print(f"key1: {value1}")
   print(f"key2: {value2}")

四、分桶策略的选择：结合业务场景进行决策

选择合适的分桶策略需要结合具体的业务场景进行决策。以下是一些常见的考虑因素：

• 数据量: 如果数据量非常大，建议使用 Redis Cluster 或客户端分片，将数据分散到多个 Redis 实例上。
• 数据类型: 如果数据类型比较单一，可以使用数据库分片，将不同类型的 Key 存储到不同的数据库中。
• 访问模式: 如果需要频繁地访问所有数据，建议使用 Redis Cluster 或客户端分片，将数据分散到多个 Redis 实例上，提高并发访问能力。
• 可用性: 如果对可用性要求非常高，建议使用 Redis Cluster，它具有自动故障转移功能。
• 复杂性: 如果对复杂性要求比较低，可以使用数据库分片，它实现简单，无需修改 Redis 服务器。

分桶策略	优点	缺点	适用场景
Redis Cluster	自动分片、高可用性、可扩展性	配置和管理复杂、需要支持 Cluster 的客户端	数据量大、访问频繁、对可用性要求高的场景
客户端分片	实现简单、灵活选择分片规则	需要手动管理分片规则、客户端需要维护多个连接	数据量较大、对性能有一定要求、可以接受客户端维护分片逻辑的场景
数据库分片	实现简单	数据库数量有限、数据隔离性较差、FLUSHALL 影响所有数据库	数据类型单一、数据量较小、对隔离性要求不高、可以接受 FLUSHALL 风险的场景

五、其他优化手段：进一步提升性能

除了结构优化和分桶策略之外，还可以采用以下优化手段，进一步提升性能：

1. 优化 SCAN 命令的使用:

   • 使用合适的 COUNT 参数: COUNT 参数指定每次迭代返回的 Key 的数量。 COUNT 参数越大，每次迭代需要扫描的 Key 的数量就越多，但迭代的次数就越少。 COUNT 参数越小，每次迭代需要扫描的 Key 的数量就越少，但迭代的次数就越多。 需要根据具体的业务场景选择合适的 COUNT 参数。 通常情况下，可以将 COUNT 参数设置为一个较大的值，例如 1000 或 10000。
   • 避免使用复杂的 MATCH 模式: 复杂的 MATCH 模式会增加 CPU 的消耗，降低扫描效率。 尽量使用简单的 MATCH 模式，例如 user:*。
   • 定期清理过期 Key: 过期 Key 会占用内存空间，影响扫描效率。 可以通过设置 maxmemory-policy 参数，自动清理过期 Key。

2. 使用 Pipeline 批量操作:

   Pipeline 可以将多个命令打包发送给 Redis 服务器，减少客户端与服务器之间的网络交互次数，提高性能。

   示例代码 (Python):

   import redis
   
   r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
   
   # 使用 Pipeline 批量设置 Key-Value
   pipe = r.pipeline()
   for i in range(100):
       pipe.set(f"key:{i}", f"value:{i}")
   pipe.execute()
   
   # 使用 Pipeline 批量获取 Value
   pipe = r.pipeline()
   for i in range(100):
       pipe.get(f"key:{i}")
   values = pipe.execute()
   
   print(values)

3. 开启 Redis 持久化:

   Redis 持久化可以将数据保存到磁盘上，防止数据丢失。 Redis 提供了两种持久化方式：RDB 和 AOF。

   • RDB (Redis DataBase): RDB 是快照持久化，它会将 Redis 在内存中的数据定期保存到磁盘上。
   • AOF (Append Only File): AOF 是增量持久化，它会将每个写命令追加到 AOF 文件中。

   建议同时开启 RDB 和 AOF 持久化，以提高数据的安全性。

4. 合理配置 Redis 内存:

   合理配置 Redis 内存可以提高 Redis 的性能和稳定性。 可以通过设置 maxmemory 参数，限制 Redis 使用的最大内存。 当 Redis 使用的内存超过 maxmemory 时，Redis 会根据 maxmemory-policy 参数，自动清理内存。

六、监控与告警：及时发现并解决问题

对 Redis 进行监控和告警，可以及时发现并解决问题，防止问题扩大。 建议监控以下指标：

• Key 的数量: 监控 Key 的数量，当 Key 的数量超过阈值时，发出告警。
• 内存使用率: 监控内存使用率，当内存使用率超过阈值时，发出告警。
• CPU 使用率: 监控 CPU 使用率，当 CPU 使用率超过阈值时，发出告警。
• 延迟: 监控命令的延迟，当延迟超过阈值时，发出告警。

可以使用 Redis 的 INFO 命令获取 Redis 的运行状态信息。 也可以使用第三方监控工具，例如 Prometheus、Grafana 等，对 Redis 进行监控和告警。

总结：多种策略结合，应对 Key 数量暴涨

Key 数量暴涨是 Redis 常见的问题，需要结合具体的业务场景，选择合适的结构优化和分桶策略。同时，还需要进行监控和告警，及时发现并解决问题。通过以上措施，可以有效地应对 Key 数量暴涨，提高 Redis 的性能和稳定性。

选择合适的方案，才能发挥最大价值

在海量 Key 场景下，结构优化和分桶策略的选择至关重要，结合实际业务场景，选择最适合的方案，才能最大程度地降低扫描延迟，提升 Redis 的性能。

监控与告警，防患于未然

完善的监控与告警机制是保障 Redis 稳定运行的关键，通过实时监控各项指标，及时发现潜在问题，防患于未然，确保 Redis 的健康运行。