redis中热key问题该如何解决

Redis  /  管理员 发布于 5年前   247

引言

讲了几天的数据库系列的文章，大家一定看烦了，其实还没讲完。。。(以下省略一万字)。

今天我们换换口味，来写redis方面的内容，谈谈热key问题如何解决。

其实热key问题说来也很简单，就是瞬间有几十万的请求去访问redis上某个固定的key，从而压垮缓存服务的情情况。

其实生活中也是有不少这样的例子。比如XX明星结婚。那么关于XX明星的Key就会瞬间增大，就会出现热数据问题。

ps: hot key和big key问题，大家一定要有所了解。

本文预计分为如下几个部分

• 热key问题
• 如何发现
• 业内方案

正文

热Key问题

上面提到，所谓热key问题就是，突然有几十万的请求去访问redis上的某个特定key。那么，这样会造成流量过于集中，达到物理网卡上限，从而导致这台redis的服务器宕机。

那接下来这个key的请求，就会直接怼到你的数据库上，导致你的服务不可用。

怎么发现热key

方法一:凭借业务经验，进行预估哪些是热key

其实这个方法还是挺有可行性的。比如某商品在做秒杀，那这个商品的key就可以判断出是热key。缺点很明显，并非所有业务都能预估出哪些key是热key。

方法二:在客户端进行收集

这个方式就是在操作redis之前，加入一行代码进行数据统计。那么这个数据统计的方式有很多种，也可以是给外部的通讯系统发送一个通知信息。缺点就是对客户端代码造成入侵。

方法三:在Proxy层做收集

有些集群架构是下面这样的，Proxy可以是Twemproxy，是统一的入口。可以在Proxy层做收集上报，但是缺点很明显，并非所有的redis集群架构都有proxy。

方法四:用redis自带命令

(1)monitor命令，该命令可以实时抓取出redis服务器接收到的命令，然后写代码统计出热key是啥。当然，也有现成的分析工具可以给你使用，比如 redis-faina 。但是该命令在高并发的条件下，有内存增暴增的隐患，还会降低redis的性能。

(2)hotkeys参数，redis 4.0.3提供了redis-cli的热点key发现功能，执行redis-cli时加上Chotkeys选项即可。但是该参数在执行的时候，如果key比较多，执行起来比较慢。

方法五:自己抓包评估

Redis客户端使用TCP协议与服务端进行交互，通信协议采用的是RESP。自己写程序监听端口，按照RESP协议规则解析数据，进行分析。缺点就是开发成本高，维护困难，有丢包可能性。

以上五种方案，各有优缺点。根据自己业务场景进行抉择即可。那么发现热key后，如何解决呢？

如何解决

目前业内的方案有两种

(1)利用二级缓存

比如利用 ehcache ，或者一个 HashMap 都可以。在你发现热key以后，把热key加载到系统的JVM中。

针对这种热key请求，会直接从jvm中取，而不会走到redis层。

假设此时有十万个针对同一个key的请求过来,如果没有本地缓存，这十万个请求就直接怼到同一台redis上了。

现在假设，你的应用层有50台机器，OK，你也有jvm缓存了。这十万个请求平均分散开来，每个机器有2000个请求，会从JVM中取到value值，然后返回数据。避免了十万个请求怼到同一台redis上的情形。

(2)备份热key

这个方案也很简单。不要让key走到同一台redis上不就行了。我们把这个key，在多个redis上都存一份不就好了。接下来，有热key请求进来的时候，我们就在有备份的redis上随机选取一台，进行访问取值，返回数据。

假设redis的集群数量为N，步骤如下图所示

注:不一定是2N，你想取3N，4N都可以，看要求。

伪代码如下

const M = N * 2//生成随机数random = GenRandom(0, M)//构造备份新keybakHotKey = hotKey + “_” + randomdata = redis.GET(bakHotKey)if data == NULL {  data = GetFromDB()  redis.SET(bakHotKey, expireTime + GenRandom(0,5))}

业内方案

OK，其实看完上面的内容，大家可能会有一个疑问。

烟哥，有办法在项目运行过程中，自动发现热key，然后程序自动处理么？
嗯，好问题，那我们来讲讲业内怎么做的。其实只有两步

(1)监控热key

(2)通知系统做处理

正巧，前几天有赞出了一篇《有赞透明多级缓存解决方案（TMC）》，里头也有提到热点key问题，我们刚好借此说明

(1)监控热key

在监控热key方面，有赞用的是方式二：在客户端进行收集。

在《有赞透明多级缓存解决方案（TMC）》中有一句话提到

TMC 对原生jedis包的JedisPool和Jedis类做了改造，在JedisPool初始化过程中集成TMC“热点发现”+“本地缓存”功能Hermes-SDK包的初始化逻辑。

也就说人家改写了jedis原生的jar包，加入了Hermes-SDK包。

那Hermes-SDK包用来干嘛？

OK，就是做 热点发现 和 本地缓存 。

从监控的角度看，该包对于Jedis-Client的每次key值访问请求，Hermes-SDK 都会通过其通信模块将key访问事件异步上报给Hermes服务端集群，以便其根据上报数据进行“热点探测”。

当然，这只是其中一种方式，有的公司在监控方面用的是方式五:自己抓包评估

具体是这么做的，先利用flink搭建一套流式计算系统。然后自己写一个抓包程序抓redis监听端口的数据，抓到数据后往kafka里丢。

接下来，流式计算系统消费kafka里的数据，进行数据统计即可，也能达到监控热key的目的。

(2)通知系统做处理

在这个角度，有赞用的是上面的解决方案一:利用二级缓存进行处理。

有赞在监控到热key后，Hermes服务端集群会通过各种手段通知各业务系统里的Hermes-SDK，告诉他们:"老弟，这个key是热key，记得做本地缓存。"

于是Hermes-SDK就会将该key缓存在本地，对于后面的请求。Hermes-SDK发现这个是一个热key，直接从本地中拿，而不会去访问集群。

除了这种通知方式以外。我们也可以这么做，比如你的流式计算系统监控到热key了，往zookeeper里头的某个节点里写。然后你的业务系统监听该节点，发现节点数据变化了，就代表发现热key。最后往本地缓存里写，也是可以的。

通知方式各种各样，大家可以自由发挥。本文只是提供一个思路。

总结

希望通过本文，大家明白如何处理生产上遇到的热key问题。

好了，以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家的支持。