本篇文章将以redis的bigkey为主题进行技术展开,通过从认识redis的高性能,bigkey的危害.存在原因.4种解决方案,到模拟实战演练的介绍方式,来跟大家一起认识.探讨和学习redis. 先认识一下redis和bigkey吧 redis--互联网的宠儿 redis作为一款优秀的工业级内存型数据库,自诞生后便逐渐成为互联网的宠儿,支撑起了互联网丰富多彩的功能和巨大的QPS(每秒查询率),并和nginx一样成为高性能的代名词,比如微博上的每一条热搜背后都有着redis默默守候.从某种意义上

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

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

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

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

–bigkeys redis-cli -h <host> -p <port> -n <db> --bigkeys 这条命令会从指定的 Redis DB 中持续采样,实时输出当时得到的 value 占用空间最大的 key 值,并在最后给出各种数据结构的 biggest key 的总结报告: user $ redis-cli -h myhost -p 12345 --bigkeys # Scanning the entire keyspace to find biggest

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)

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

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

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

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

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

前言 上篇Redis Sentinel安装与部署,实现redis的高可用实现了redis的高可用,针对的主要是master宕机的情况,我们发现所有节点的数据都是一样的,那么一旦数据量过大,redi也会效率下降的问题.redis3.0版本正式推出后,有效地解决了Redis分布式方面的需求,当遇到单机内存.并发.流量等瓶颈时,可以采用Cluster架构方法达到负载均衡的目的. 而此篇将带领大家实现Redis Cluster的搭建, 并进行简单的客户端操作. github地址:https://gith

Redis Cluster是Redis官方提供的Redis集群功能 1.为什么要实现Redis Cluster 1.主从复制不能实现高可用 2.随着公司发展,用户数量增多,并发越来越多,业务需要更高的QPS,而主从复制中单机的QPS可能无法满足业务需求 3.数据量的考虑,现有服务器内存不能满足业务数据的需要时,单纯向服务器添加内存不能达到要求,此时需要考虑分布式需求,把数据分布到不同服务器上 4.网络流量需求:业务的流量已经超过服务器的网卡的上限值,可以考虑使用分布式来进行分流 5.离线计算,需

Redis集群解决方案有两个: 1)  Twemproxy: 这是Twitter推出的解决方案,简单的说就是上层加个代理负责分发,属于client端集群方案,目前很多应用者都在采用的解决方案.Twemproxy会用到LVS.Twemproxy.Keepalived.Redis主从模式,有点麻烦,而且没有在线扩容节点能力,需要一开始就预留出足够的节点,之前的文章也详细介绍了Twemproxy这种集群方式及其部署过程; 2) Redis Cluster: 这是Redis3.0之后,官方推出的serv

一.数据分布 1.数据分布理论 2.Redis数据分区 Redis Cluser采用虚拟槽分区,所有的键根据哈希函数映射到0~16383整数槽内,计算公式:slot=CRC16(key)&16383.每一个节点负责维护一部分槽以及槽所映射的键值数据 Redis虚拟槽分区的特点: 解耦数据和节点之间的关系,简化了节点扩容和收缩难度. 节点自身维护槽的映射关系,不需要客户端或者代理服务维护槽分区元数据. 支持节点.槽.键之间的映射查询,用于数据路由.在线伸缩等场景. 3.集群功能限制 key批量操作

转(https://www.cnblogs.com/renpingsheng/p/9862485.html) Redis Cluster是Redis官方提供的Redis集群功能 1.为什么要实现Redis Cluster 1.主从复制不能实现高可用 2.随着公司发展,用户数量增多,并发越来越多,业务需要更高的QPS,而主从复制中单机的QPS可能无法满足业务需求 3.数据量的考虑,现有服务器内存不能满足业务数据的需要时,单纯向服务器添加内存不能达到要求,此时需要考虑分布式需求,把数据分布到不同服务

前面一片文章,我们已经说了Redis的主从集群及其哨兵模式.本文将继续介绍Redis的分布式集群. 在高并发场景下,单个Redis实例往往不能满足业务需求.单个Redis数据量过大会导致RDB文件过大,RDB文件过大会导致主从全量同步时间过长,同时重启恢复也会消耗过长的时间.同时Redis是单线程的,单个核心处理海量的内存数据,会导致CPU压力很大. Codis Codis是一个国产的Redis集群中间件,负责转发代理客户端请求. Codis原理 Codis中key的分配规则如下: 默认将内部划

JuiceFS v1.0 beta3 在元数据引擎方面继续增强,新增 etcd 支持小于 200 万文件的使用场景,相比 Redis 可以提供更好的可用性和安全性.同时支持了 Amazon MemoryDB for Redis 和 Redis Cluster.至此,JuiceFS 支持的元数据引擎有: Redis:包括单机.Sentinel 和 Cluster 模式,适合小于 1 亿文件,同时追求高性能的场景.基于 AOF 的异步复制有少量数据丢失的风险,Amazon MemoryDB for