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缓存问题

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大key 和热key

名词	解释
大Key	通常以Key的大小和Key中成员的数量来综合判定，例如：Key本身的数据量过大：一个String类型的Key，它的值为5 MB。Key中的成员数过多：一个ZSET类型的Key，它的成员数量为10,000个。Key中成员的数据量过大：一个Hash类型的Key，它的成员数量虽然只有2,000个但这些成员的Value（值）总大小为100 MB。
热Key	通常以其接收到的Key被请求频率来判定，例如：QPS集中在特定的Key：Redis实例的总QPS（每秒查询率）为10,000，而其中一个Key的每秒访问量达到了7,000。带宽使用率集中在特定的Key：对一个拥有上千个成员且总大小为1 MB的HASH Key每秒发送大量的HGETALL操作请求。CPU使用时间占比集中在特定的Key：对一个拥有数万个g成员的Key（ZSET类型）每秒发送大量的ZRANGE操作请求。

大Key和热Key引发的问题

类别	说明
大Key	1.客户端执行命令的时长变慢。2. Redis内存达到maxmemory参数定义的上限引发操作阻塞或重要的Key被逐出，甚至引发内存溢出（Out Of Memory）。3.集群架构下，某个数据分片的内存使用率远超其他数据分片，无法使数据分片的内存资源达到均衡。4.对大Key执行读请求，会使Redis实例的带宽使用率被占满，导致自身服务变慢，同时易波及相关的服务。5.对大Key执行删除操作，易造成主库较长时间的阻塞，进而可能引发同步中断或主从切换。
热Key	1. 占用大量的CPU资源，影响其他请求并导致整体性能降低。2. 集群架构下，产生访问倾斜，即某个数据分片被大量访问，而其他数据分片处于空闲状态，可能引起该数据分片的连接数被耗尽，新的连接建立请求被拒绝等问题。3. 在抢购或秒杀场景下，可能因商品对应库存Key的请求量过大，超出Redis处理能力造成超卖。4. 热Key的请求压力数量超出Redis的承受能力易造成缓存击穿，即大量请求将被直接指向后端的存储层，导致存储访问量激增甚至宕机，从而影响其他业务。

大Key和热Key产生的原因

未正确使用Redis、业务规划不足、无效数据的堆积、访问量突增等都会产生大Key与热Key，如：

• 大key
  • 在不适用的场景下使用Redis，易造成Key的value过大，如使用String类型的Key存放大体积二进制文件型数据；
  • 业务上线前规划设计不足，没有对Key中的成员进行合理的拆分，造成个别Key中的成员数量过多；
  • 未定期清理无效数据，造成如HASH类型Key中的成员持续不断地增加；
  • 使用LIST类型Key的业务消费侧发生代码故障，造成对应Key的成员只增不减。
• 热key
  • 预期外的访问量陡增，如突然出现的爆款商品、访问量暴涨的热点新闻、直播间某主播搞活动带来的大量刷屏点赞、游戏中某区域发生多个工会之间的战斗涉及大量玩家等

快速找出大Key和热Key

通过redis-cli的bigkeys和hotkeys参数查找大Key和热Key	优点：方便、快速、安全。缺点：分析结果不可定制化，准确性与时效性差。	redis-cli提供了bigkeys与hotkeys参数能够以遍历的方式分析Redis实例中的所有Key，并返回Key的整体统计信息与每个数据类型中Top1的大Key
过MONITOR命令找出热Key	优点：方便、安全。缺点：会占用CPU、内存、网络资源，时效性与准确性较差。	Redis的MONITOR命令能够忠实地打印Redis中的所有请求，包括时间信息、Client信息、命令以及Key信息。在发生紧急情况时，可以通过短暂执行MONITOR命令并将返回信息输入至文件，在关闭MONITOR命令后，对文件中请求进行归类分析，找出这段时间中的热Key。
过redis-rdb-tools工具以定制化方式找出大Key	优点：支持定制化分析，对线上服务无影响。缺点：时效性差，RDB文件较大时耗时较长。	Redis-rdb-tools是通过Python编写，支持定制化分析Redis RDB快照文件的开源工具。您可以根据您的精细化需求，全面地分析Redis实例中所有Key的内存占用情况，同时也支持灵活地分析查询。

优化大Key与热Key

大Key	1. 对大Key进行拆分例。如将含有数万成员的一个HASH Key拆分为多个HASH Key，并确保每个Key的成员数量在合理范围。在Redis集群架构中，拆分大Key能对数据分片间的内存平衡起到显著作用。2. 对大Key进行清理。 将不适用Redis能力的数据存至其它存储，并在Redis中删除此类数据。3.监控Redis的内存水位。
热Key	1.在Redis集群架构中对热Key进行复制。以将对应热Key进行复制并迁移至其他数据分片。2. 使用读写分离架构，热Key的产生来自于读请求，您可以将实例改造成读写分离架构来降低每个数据分片的读请求压。

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分布式锁相关

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其他

Redis 阻塞？怎么解决？

API 或数据结构使用不合理

通常 Redis 执行命令速度非常快，但是不合理地使用命令，可能会导致执行速度很慢，导致阻塞，对于高并发的场景，应该尽量避免在大对象上执行算法复杂 度超过 O（n）的命令。

对慢查询的处理分为两步：

1. 发现慢查询： slowlog get{n}命令可以获取最近 的 n 条慢查询命令；

2. 发现慢查询后，可以从两个方向去优化慢查询：

   1）修改为低算法复杂度的命令，如 hgetall 改为 hmget 等，禁用 keys、sort 等命 令

   2）调整大对象：缩减大对象数据或把大对象拆分为多个小对象，防止一次命令操作过多的数据

CPU 饱和的问题

单线程的 Redis 处理命令时只能使用一个 CPU。而 CPU 饱和是指 Redis 单核 CPU 使用率跑到接近 100%。

针对这种情况，处理步骤一般如下：

1. 判断当前 Redis 并发量是否已经达到极限，可以使用统计命令 redis-cli-h{ip}-p{port}--stat 获取当前 Redis 使用情况
2. 如果 Redis 的请求几万+，那么大概就是 Redis 的 OPS 已经到了极限，应该做集群化水品扩展来分摊 OPS 压力
3. 如果只有几百几千，那么就得排查命令和内存的使用

持久化相关的阻塞

对于开启了持久化功能的 Redis 节点，需要排查是否是持久化导致的阻塞。

1. fork 阻塞 fork 操作发生在 RDB 和 AOF 重写时，Redis 主线程调用 fork 操作产生共享 内存的子进程，由子进程完成持久化文件重写工作。如果 fork 操作本身耗时过长，必然会导致主线程的阻塞。
2. AOF 刷盘阻塞 当我们开启 AOF 持久化功能时，文件刷盘的方式一般采用每秒一次，后台线程每秒对 AOF 文件做 fsync 操作。当硬盘压力过大时，fsync 操作需要等 待，直到写入完成。如果主线程发现距离上一次的 fsync 成功超过 2 秒，为了 数据安全性它会阻塞直到后台线程执行 fsync 操作完成。
3. HugePage 写操作阻塞 对于开启 Transparent HugePages 的 操作系统，每次写命令引起的复制内存页单位由 4K 变为 2MB，放大了 512 倍，会拖慢写操作的执行时间，导致大量写操作慢查询

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