工作中,经常有些Redis实例使用不恰当,或者对业务预估不准确,或者key没有及时进行处理等等原因,导致某些KEY相当大. 那么大Key会带来哪些问题呢? 如果是集群模式下,无法做到负载均衡,导致请求倾斜到某个实例上,而这个实例的QPS会比较大,内存占用也较多:对于Redis单线程模型又容易出现CPU瓶颈,当内存出现瓶颈时,只能进行纵向库容,使用更牛逼的服务器. 涉及到大key的操作,尤其是使用hgetall.lrange 0 -1.get.hmget 等操作时,网卡可能会成为瓶颈,也会到导致堵

redis中查找出比较大的key 下面直接上代码 (请在测试机上测试) #!/usr/bin/env python import sys import redis def check_big_key(r, k): bigKey = False length = 0 try: type = r.type(k) if type == "string": length = r.strlen(k) elif type == "hash": length = r.hlen(k

系统: CentOS 7.4 64bit yum install python-pip gcc gcc-c++ python-devel git tmux -y pip install rdbtools python-lzf mkdir /iba/software/ -p cd /iba/software/ git clone https://github.com/sripathikrishnan/redis-rdb-tools cd redis-rdb-tools python setup.p

目前,Redis哨兵模式,内存资源有限,有很多key大于500M,性能待优化.需要迁移至Redis-cluster集群中.        涉及到的key如下: 0,hash,duser_record,816641556,hashtable,2771047,184 9,hash,pcts_product_external_pclist,1472629588,hashtable,674316,69006 9,hash,pcts_product_loan_assert_info,777709212,h

Redis 大 key 问题 & 问题分析 & 解决方案 Redis 什么是 Redis 大 key 单个key 存储的 value 很大 hash, set,zset,list 结构中存储过多的元素 可能存在 Redis 大 key 的业务场景 1.配送范围特别大的门店 2.促销活动特别多的门店.商家等 3.高频用户下的订单列表 ... Redis 大 key 的危害 OPS 低也会导致内存占用多.流量大; 比如一次取走100K的数据,当OPS为1000时,就会产生100M/s的流量;

本文分享自华为云社区<墨天轮评测:GaussDB(for Redis)大Key操作的影响>,作者: 高斯 Redis 官方博客. 在前一篇文章<墨天轮评测:GaussDB(for Redis)稳定性与扩容表现> 中,我们使用多线程压测工具 memtier_benchmark 对华为 GaussDB(for Redis)和原生 Redis 进行了对比压测,发现原生 Redis 容易出现 OOM 故障,且扩容操作会很慢,给运维带来很大压力.反观华为 GaussDB(for Redis)

作者:小林coding 图解计算机基础(操作系统.计算机网络.计算机组成.数据库等)网站:https://xiaolincoding.com 大家好,我是小林. 上周有位读者字节一二面时,被问到:Redis 的大 Key 对持久化有什么影响? Redis 的持久化方式有两种:AOF 日志和 RDB 快照. 所以接下来,针对这两种持久化方式具体分析分析. 大 Key 对 AOF 日志的影响 先说说 AOF 日志三种写回磁盘的策略 Redis 提供了 3 种 AOF 日志写回硬盘的策略,分别是: A

接上一篇,我们得知了redis中存在大KEY,那么这个大KEY如何删除呢?本文将从源码角度分析Redis4.0带来的新特性. 在Redis中,对于大KEY的删除一直是个比较头疼的问题,为了不影响服务,我们通常需要自己实现工具来删除大KEY,或者在业务低峰期进行删除操作. 为了解决以上问题, Redis 4.0 新添加了 UNLINK 命令用于执行大KEY异步删除.那么这个异步删除的背后的逻辑是什么? 通过源码我们可以的得知以下信息: 当我们调用异步删除UNLINK命令时: 释放掉Expire D

个推作为国内第三方推送市场的早期进入者,专注于为开发者提供高效稳定的推送服务,经过9年的积累和发展,服务了包括新浪.滴滴在内的数十万APP.由于我们推送业务对并发量.速度要求很高,为此,我们选择了高性能的内存数据库Redis.然而,在实际业务场景中我们也遇到了一些Redis大key造成的服务阻塞问题,因此积累了一些应对经验.本文将对大key的发现.解决大key删除造成的阻塞做相应的介绍. Redis大key的一些场景及问题 大key场景 Redis使用者应该都遇到过大key相关的场景,比如: 1

个推作为国内第三方推送市场的早期进入者,专注于为开发者提供高效稳定的推送服务,经过9年的积累和发展,服务了包括新浪.滴滴在内的数十万APP.由于我们推送业务对并发量.速度要求很高,为此,我们选择了高性能的内存数据库Redis.然而,在实际业务场景中我们也遇到了一些Redis大key造成的服务阻塞问题,因此积累了一些应对经验.本文将对大key的发现.解决大key删除造成的阻塞做相应的介绍. Redis大key的一些场景及问题 大key场景 Redis使用者应该都遇到过大key相关的场景,比如: 1

redis大key,这里指的是大的集合数据类型,如(set/hash/list/sorted set),一个key包含很多元素.由于redis是单线程,在删除大key(千万级别的set集合)的时候,或者清理过期大key数据时,主线程忙于删除这个大key,会导致redis阻塞.崩溃,应用程序异常的情况. 一个例子 线上redis作为实时去重的一个工具,里面有6千万的用户guid,这么一个set集合,如果直接使用del删除,会导致redis严重阻塞. > info memory # Memory u

今天遇到了一个前同事挖的坑,刷新缓存中商品信息时先让key过期,然后从数据库里取最新数据然后再放到缓存中,他是这样写的 redisTemplate.expire(CacheConst.GOOGS_PREFIX,1,TimeUnit.MILLISECONDS); 设置key过期为一毫秒,导致缓存中有时没有商品信息,因为在这一毫秒内有可能已经从数据库中取到了最新数据,并且又放到了缓存中,一毫秒过后key过期了,缓存中就没了商品信息. 正确的应该这样写redisTemplate.expire(Cach

线上一个业务出现异常:redis的一个大大大大大key数据有问题,所以导出修改再导入,但遇到了问题: [root@ ~]# /usr/local/redis/bin/redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379 -a pass123 set k3 "`cat /tmp/bigkey.txt`" -bash: /usr/local/redis/bin/redis-cli: Argument list too long 这里直接使用其他redis客户端就好,比如pyredi

相关包下载链接 https://github.com/sripathikrishnan/redis-rdb-tools/releaseshttps://pypi.org/project/python-lzf/https://pypi.python.org/simple/redis/ 安装 pip install python-lzf-0.2.4.tar.gzpip install redis-2.10.6.tar.gzpip install rdbtools-0.1.12.tar.gz 解析re

多大的 key 算大? 阿里云Redis 最佳实践中提到 合理的 Key 中 Value 的字节大小,推荐小于10 KB.过大的 Value 会引发数据倾斜.热点Key.实例流量或 CPU 性能被占满等问题,应从设计源头上避免此类问题带来的性能影响.那么 value Bytes >10kb 可以作为判断 大 key 的一个参考值. 2. 怎么发现大 Key ? --bigkeys 命令 --bigkeys 是 redis 自带的命令,对整个 Key 进行扫描,统计 string,list,set

package cn.com; import java.text.ParseException; import java.util.List; import java.util.Set; import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.clients.jedis.SortingParams; public class Redis_Key { public static Jedis redis = new Jedis("localhost",

转载自:http://blog.csdn.net/a_bang/article/details/52986935?locationNum=9&fps=1 项目中有个接口要频繁调用查询数据库中的数据,为了降低数据库的压力,所以把一部分记录先缓存在redis中,对redis中的数据设置了期限.今天无意间发现一个问题,使用dbsize查询出来的数量,比实际缓存量要高一部分.用 redis-cli keys '*'|wc -l 获取到的数据和实际情况是一样的.如下面两图: 对比发现,redis中key的

1 需求背景 该应用场景为DMP缓存存储需求,DMP需要管理非常多的第三方id数据,其中包括各媒体cookie与自身cookie(以下统称supperid)的mapping关系,还包括了supperid的人口标签.移动端id(主要是idfa和imei)的人口标签,以及一些黑名单id.ip等数据. 在hdfs的帮助下离线存储千亿记录并不困难,然而DMP还需要提供毫秒级的实时查询.由于cookie这种id本身具有不稳定性,所以很多的真实用户的 浏览行为会导致大量的新cookie生成,只有及时同步ma

1 需求背景 该应用场景为DMP缓存存储需求,DMP需要管理非常多的第三方id数据,其中包括各媒体cookie与自身cookie(以下统称supperid)的mapping关系,还包括了supperid的人口标签.移动端id(主要是idfa和imei)的人口标签,以及一些黑名单id.ip等数据. 在hdfs的帮助下离线存储千亿记录并不困难,然而DMP还需要提供毫秒级的实时查询.由于cookie这种id本身具有不稳定性,所以很多的真实用户的浏览行为会导致大量的新cookie生成,只有及时同步map

获取 redis 中所有的 key 可用使用 *. redis 127.0.0.1:6379> KEYS * 1) "w3c3" 2) "w3c1" 3) "w3c2" 查找所有以GUEST:CART 开头的key 127.0.0.1:6379> keys GUEST:CART*1) "GUEST:CART:19f702e0:e886:431f:9452:63052dd2542b" > hgetall GUE