Bigkey問(wèn)題的解決思路與方式探索
一、背景
在Redis運(yùn)維過(guò)程中，由于Bigkey的存在，會(huì)影響業(yè)務(wù)程序的響應(yīng)速度，嚴(yán)重的還會(huì)造成可用性損失，DBA也一直和業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)方強(qiáng)調(diào) Bigkey 的規(guī)避方法以及危害，但是Bigkey一直沒(méi)有完全避免。全網(wǎng)Redis集群有2200個(gè)以上，實(shí)例數(shù)量達(dá)到4.5萬(wàn)以上，在當(dāng)前階段進(jìn)行一次全網(wǎng) Bigkey檢查，估計(jì)需要以年為時(shí)間單位，非常耗時(shí)。我們需要新的思路去解決Bigkey問(wèn)題。
二、Bigkey 介紹
2.1、什么是 Bigkey
在Redis中，一個(gè)字符串類(lèi)型最大可以到512MB，一個(gè)二級(jí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（比如hash、list、set、zset等）可以存儲(chǔ)大約40億個(gè)(2^32-1)個(gè)元素，但實(shí)際上不會(huì)達(dá)到這么大的值，一般情況下如果達(dá)到下面的情況，就可以認(rèn)為它是Bigkey了。
- 【字符串類(lèi)型】： 單個(gè)string類(lèi)型的value值超過(guò)1MB，就可以認(rèn)為是Bigkey。
- 【非字符串類(lèi)型】：哈希、列表、集合、有序集合等， 它們的元素個(gè)數(shù)超過(guò)2000個(gè)，就可以認(rèn)為是Bigkey。
2.2 Bigkey是怎么產(chǎn)生的
我們遇到的Bigkey一般都是由于程序設(shè)計(jì)不當(dāng)或者對(duì)于數(shù)據(jù)規(guī)模預(yù)料不清楚造成的，比如以下的情況。
- 【統(tǒng)計(jì)】：遇到一個(gè)統(tǒng)計(jì)類(lèi)的key，是記錄某網(wǎng)站的訪問(wèn)用戶(hù)的IP，隨著時(shí)間的推移，網(wǎng)站訪問(wèn)的用戶(hù)越來(lái)越多，這個(gè)key的元素?cái)?shù)量也會(huì)越來(lái)越大，形成Bigkey。
- 【緩存】： 緩存類(lèi)key一般是這樣的邏輯，將數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)出來(lái)序列化放到Redis里，如果業(yè)務(wù)程序從Redis沒(méi)有訪問(wèn)到，就會(huì)查詢(xún)數(shù)據(jù)庫(kù)并將查詢(xún)到的數(shù)據(jù)追加到Redis緩存中，短時(shí)間內(nèi)會(huì)緩存大量的數(shù)據(jù)到Redis的key中，形成Bigkey。
- 【隊(duì)列】：把Redis當(dāng)做隊(duì)列使用，處理任務(wù)，如果消費(fèi)出現(xiàn)不及時(shí)情況，將導(dǎo)致隊(duì)列越來(lái)越大，形成Bigkey。
這三種情況，都是我們實(shí)際運(yùn)維中遇到的，需要謹(jǐn)慎使用，合理優(yōu)化。
2.3 Bigkey ?的危害
我們?cè)谶\(yùn)維中，遇到Bigkey的情況下，會(huì)導(dǎo)致一些問(wèn)題，會(huì)觸發(fā)監(jiān)控報(bào)警，嚴(yán)重的還會(huì)影響Redis實(shí)例可用性，進(jìn)而影響業(yè)務(wù)可用性，在需要水平擴(kuò)容時(shí)候，可能導(dǎo)致水平擴(kuò)容失敗。
2.3.1內(nèi)存空間不均勻
內(nèi)存空間不均勻會(huì)不利于集群對(duì)內(nèi)存的統(tǒng)一管理，有數(shù)據(jù)丟失風(fēng)險(xiǎn)。下圖中的三個(gè)節(jié)點(diǎn)是同屬于一個(gè)集群，它們的key的數(shù)量比較接近，但內(nèi)存容量相差比較多，存在Bigkey的實(shí)例占用的內(nèi)存多了4G以上了。
可以使用使用Daas平臺(tái)“工具集-操作項(xiàng)管理”，選擇對(duì)應(yīng)的slave實(shí)例執(zhí)行分析，找出具體的Bigkey。
2.3.2 超時(shí)阻塞
Redis是單線程工作的，通俗點(diǎn)講就是同一時(shí)間只能處理一個(gè)Redis的訪問(wèn)命令，操作Bigkey的命令通常比較耗時(shí)，這段時(shí)間Redis不能處理其他命令，其他命令只能阻塞等待，這樣會(huì)造成客戶(hù)端阻塞，導(dǎo)致客戶(hù)端訪問(wèn)超時(shí)，更嚴(yán)重的會(huì)造成master-slave的故障切換。造成阻塞的操作不僅僅是業(yè)務(wù)程序的訪問(wèn)，還有key的自動(dòng)過(guò)期的刪除、del刪除命令，對(duì)于Bigkey，這些操作也需要謹(jǐn)慎使用。
超時(shí)阻塞案例
我們遇到一個(gè)這樣超時(shí)阻塞的案例，業(yè)務(wù)方反映程序訪問(wèn)Redis集群出現(xiàn)超時(shí)現(xiàn)象，hkeys訪問(wèn)Redis的平均響應(yīng)時(shí)間在200毫秒左右，最大響應(yīng)時(shí)間達(dá)到了500毫秒以上，如下圖。
hkeys是獲取所有哈希表中的字段的命令，分析應(yīng)該是集群中某些實(shí)例存在hash類(lèi)型的Bigkey，導(dǎo)致hkeys命令執(zhí)行時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，發(fā)生了阻塞現(xiàn)象。
1.使用Daas平臺(tái)“服務(wù)監(jiān)控-數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例監(jiān)控”，選擇master節(jié)點(diǎn)，選擇Redis響應(yīng)時(shí)間監(jiān)控指標(biāo)“redis.instance.latency.max”，如下圖所示，從監(jiān)控圖中我們可以看到
（1）正常情況下，該實(shí)例的響應(yīng)時(shí)間在0.1毫秒左右。
（2）監(jiān)控指標(biāo)上面有很多突刺，該實(shí)例的響應(yīng)時(shí)間到了70毫秒左右，最大到了100毫秒左右，這種情況就是該實(shí)例會(huì)有100毫秒都在處理Bigkey的訪問(wèn)命令，不能處理其他命令。
通過(guò)查看監(jiān)控指標(biāo)，驗(yàn)證了我們分析是正確的，是這些監(jiān)控指標(biāo)的突刺造成了hkeys命令的響應(yīng)時(shí)間比較大，我們找到了具體的master實(shí)例，然后使用master實(shí)例的slave去分析下Bigkey情況。
2.使用Daas平臺(tái)“工具集-操作項(xiàng)管理”，選擇slave實(shí)例執(zhí)行分析，分析結(jié)果如下圖，有一個(gè)hash類(lèi)型key有12102218個(gè)fields。
3. 和業(yè)務(wù)溝通，這個(gè)Bigkey是連續(xù)存放了30天的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)了，建議根據(jù)二次hash方式拆分成多個(gè)key，也可把30天的數(shù)據(jù)根據(jù)分鐘級(jí)別拆分成多個(gè)key，把每個(gè)key的元素?cái)?shù)量控制在5000以?xún)?nèi)，目前業(yè)務(wù)正在排期優(yōu)化中。優(yōu)化后，監(jiān)控指標(biāo)的響應(yīng)時(shí)間的突刺就會(huì)消失了。
2.3.3 網(wǎng)絡(luò)阻塞
Bigkey的value比較大，也意味著每次獲取要產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)流量較大，假設(shè)一個(gè)Bigkey為10MB，客戶(hù)端每秒訪問(wèn)量為100，那么每秒產(chǎn)生1000MB的流量，對(duì)于普通的千兆網(wǎng)卡(按照字節(jié)算是128MB/s)的服務(wù)器來(lái)說(shuō)簡(jiǎn)直是滅頂之災(zāi)。而且我們現(xiàn)在的Redis服務(wù)器是采用單機(jī)多實(shí)例的方式來(lái)部署Redis實(shí)例的，也就是說(shuō)一個(gè)Bigkey可能會(huì)對(duì)同一個(gè)服務(wù)器上的其他Redis集群實(shí)例造成影響，影響到其他的業(yè)務(wù)。
2.3.4 遷移困難
我們?cè)谶\(yùn)維中經(jīng)常做的變更操作是水平擴(kuò)容，就是增加Redis集群的節(jié)點(diǎn)數(shù)量來(lái)達(dá)到擴(kuò)容的目的，這個(gè)水平擴(kuò)容操作就會(huì)涉及到key的遷移，把原實(shí)例上的key遷移到新擴(kuò)容的實(shí)例上。當(dāng)要對(duì)key進(jìn)行遷移時(shí)，是通過(guò)migrate命令來(lái)完成的，migrate實(shí)際上是通過(guò)dump + restore + del三個(gè)命令組合成原子命令完成，它在執(zhí)行的時(shí)候會(huì)阻塞進(jìn)行遷移的兩個(gè)實(shí)例，直到以下任意結(jié)果發(fā)生才會(huì)釋放：遷移成功，遷移失敗，等待超時(shí)。如果key的遷移過(guò)程中遇到Bigkey，會(huì)長(zhǎng)時(shí)間阻塞進(jìn)行遷移的兩個(gè)實(shí)例，可能造成客戶(hù)端阻塞，導(dǎo)致客戶(hù)端訪問(wèn)超時(shí)；也可能遷移時(shí)間太長(zhǎng)，造成遷移超時(shí)導(dǎo)致遷移失敗，水平擴(kuò)容失敗。
遷移失敗案例
我們也遇到過(guò)一些因?yàn)锽igkey擴(kuò)容遷移失敗的案例，如下圖所示，是一個(gè)Redis集群水平擴(kuò)容的工單，需要進(jìn)行key的遷移，當(dāng)工單執(zhí)行到60%的時(shí)候，遷移失敗了。
1. 進(jìn)入工單找到失敗的實(shí)例，使用失敗實(shí)例的slave節(jié)點(diǎn)，在Daas平臺(tái)的“工具集-操作項(xiàng)管理”進(jìn)行Bigkey分析。
2. 經(jīng)過(guò)分析找出了hash類(lèi)型的Bigkey有8421874個(gè)fields，正是這個(gè)Bigkey導(dǎo)致遷移時(shí)間太長(zhǎng)，超過(guò)了遷移時(shí)間限制，導(dǎo)致工單失敗了。
3.和業(yè)務(wù)溝通，這些key是記錄用戶(hù)訪問(wèn)系統(tǒng)的某個(gè)功能模塊的ip地址的，訪問(wèn)該功能模塊的所有ip都會(huì)記錄到給key里面，隨著時(shí)間的積累，這個(gè)key變的越來(lái)越大。同樣是采用拆分的方式進(jìn)行優(yōu)化，可以考慮按照時(shí)間日期維度來(lái)拆分，就是一段時(shí)間段的訪問(wèn)ip記錄到一個(gè)key中。
4.Bigkey優(yōu)化后，擴(kuò)容的工單可以重試，完成集群擴(kuò)容操作。
三、Bigkey的發(fā)現(xiàn)
Bigkey首先需要重源頭治理，防止Bigkey的產(chǎn)生；其次是需要能夠及時(shí)的發(fā)現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)后及時(shí)處理。分析Bigkey的方法不少，這里介紹兩種比較常用的方法，也是Daas平臺(tái)分析Bigkey使用的兩種方式，分別是Bigkeys命令分析法、RDB文件分析法。
3.1 scan命令分析
Redis4.0及以上版本提供了--Bigkeys命令，可以分析出實(shí)例中每種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的top 1的Bigkey，同時(shí)給出了每種數(shù)據(jù)類(lèi)型的鍵值個(gè)數(shù)以及平均大小。執(zhí)行--Bigkeys命令時(shí)候需要注意以下幾點(diǎn)：
- 建議在slave節(jié)點(diǎn)執(zhí)行，因?yàn)?-Bigkeys也是通過(guò)scan完成的，可能會(huì)對(duì)節(jié)點(diǎn)造成阻塞。
- 建議在節(jié)點(diǎn)本機(jī)執(zhí)行，這樣可以減少網(wǎng)絡(luò)開(kāi)銷(xiāo)。
- 如果沒(méi)有從節(jié)點(diǎn)，可以使用--i參數(shù)，例如(--i 0.1 代表100毫秒執(zhí)行一次)。
- --Bigkeys只能計(jì)算每種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的top1，如果有些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有比較多的Bigkey，是查找不出來(lái)的。
Daas平臺(tái)集成了基于原生--Bigkeys代碼實(shí)現(xiàn)的查詢(xún)Bigkey的方式，這個(gè)方式的缺點(diǎn)是只能計(jì)算每種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的top1，如果有些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有比較多的Bigkey，是查找不出來(lái)的。該方式相對(duì)比較安全，已經(jīng)開(kāi)放出來(lái)給業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)同學(xué)使用。
3.2 RDB文件分析
借助開(kāi)源的工具，比如rdb-tools，分析Redis實(shí)例的RDB文件，找出其中的Bigkey，這種方式需要生成RDB文件，需要注意以下幾點(diǎn)：
- 建議在slave節(jié)點(diǎn)執(zhí)行，因?yàn)樯蒖DB文件會(huì)影響節(jié)點(diǎn)性能。
- 需要生成RDB文件，會(huì)影響節(jié)點(diǎn)性能，雖然在slave節(jié)點(diǎn)執(zhí)行，但是也是有可能造成主從中斷，進(jìn)而影響到master節(jié)點(diǎn)。
Daas平臺(tái)集成了基于RDB文件分析代碼實(shí)現(xiàn)的查詢(xún)Bigkey的方式，可以根據(jù)實(shí)際需求自定義填寫(xiě)N，分析的top N個(gè)Bigkey。該方式相對(duì)有一定風(fēng)險(xiǎn)，只有DBA有權(quán)限執(zhí)行分析。
3.3 Bigkey 巡檢
通過(guò)巡檢，可以暴露出隱患，提前解決，避免故障的發(fā)生，進(jìn)行全網(wǎng)Bigkey的巡檢，是避免Bigkey故障的比較好的方法。由于全網(wǎng)Redis實(shí)例數(shù)量非常大，分析的速度比較慢，使用當(dāng)前的分析方法很難完成。為了解決這個(gè)問(wèn)題，存儲(chǔ)研發(fā)組分布式數(shù)據(jù)庫(kù)同學(xué)計(jì)劃開(kāi)發(fā)一個(gè)高效的RDB解析工具，然后通過(guò)大規(guī)模解析RDB文件來(lái)分析Bigkey，可以提高分析速度，實(shí)現(xiàn)Bigkey的巡檢。
四、 Bigkey處理優(yōu)化
4.1 Bigkey拆分
優(yōu)化Bigkey的原則就是string減少字符串長(zhǎng)度，list、hash、set、zset等減少元素?cái)?shù)量。當(dāng)我們知道哪些key是Bigkey時(shí)，可以把單個(gè)key拆分成多個(gè)key，比如以下拆分方式可以參考。
- big list：list1、list2、...listN
- big hash：可以做二次的hash，例如hash%100
- 按照日期拆分多個(gè)：key20220310、key20220311、key202203212
4.2 Bigkey分析工具優(yōu)化
我們?nèi)W(wǎng)Redis集群有2200以上，實(shí)例數(shù)量達(dá)到4.5萬(wàn)以上，有的比較大的集群的實(shí)例數(shù)量達(dá)到了1000以上，前面提到的兩種Bigkey分析工具還都是實(shí)例維度分析，對(duì)于實(shí)例數(shù)量比較大的集群，進(jìn)行全集群分析也是比較耗時(shí)的，為了提高分析效率，從以下幾個(gè)方面進(jìn)行優(yōu)化：
- 可以從集群維度選擇全部slave進(jìn)行分析。
- 同一個(gè)集群的相同服務(wù)器slave實(shí)例串行分析，不同服務(wù)器的slave實(shí)例并行分析，最大并發(fā)度默認(rèn)10，同時(shí)可以分析10個(gè)實(shí)例，并且可以自定義輸入執(zhí)行分析的并發(fā)度。
- 分析出符合Bigkey規(guī)定標(biāo)準(zhǔn)的所有key信息：大于1MB的string類(lèi)型的所有key，如果不存在就列出最大的50個(gè)key；hash、list、set、zset等類(lèi)型元素個(gè)數(shù)大于2000的所有key，如不存在就給出每種類(lèi)型最大的50個(gè)key。
- 增加暫停、重新開(kāi)始、結(jié)束功能，暫停分析后可以重新開(kāi)始。
4.3 水平擴(kuò)容遷移優(yōu)化
目前情況，我們有一些Bigkey的發(fā)現(xiàn)是被動(dòng)的，一些是在水平擴(kuò)容時(shí)候發(fā)現(xiàn)的，由于Bigkey的存在導(dǎo)致擴(kuò)容失敗了，嚴(yán)重的還觸發(fā)了master-slave的故障切換，這個(gè)時(shí)候可能已經(jīng)造成業(yè)務(wù)程序訪問(wèn)超時(shí)，導(dǎo)致了可用性下降。
我們分析了Daas平臺(tái)的水平擴(kuò)容時(shí)遷移key的過(guò)程及影響參數(shù)，內(nèi)容如下：
（1）【cluster-node-timeout】：控制集群的節(jié)點(diǎn)切換參數(shù)，master堵塞超過(guò)cluster-node-timeout/2這個(gè)時(shí)間，就會(huì)主觀判定該節(jié)點(diǎn)下線pfail狀態(tài)，如果遷移Bigkey阻塞時(shí)間超過(guò)cluster-node-timeout/2，就可能會(huì)導(dǎo)致master-slave發(fā)生切換。
（2）【migrate timeout】：控制遷移io的超時(shí)時(shí)間，超過(guò)這個(gè)時(shí)間遷移沒(méi)有完成，遷移就會(huì)中斷。
（3）【遷移重試周期】：遷移的重試周期是由水平擴(kuò)容的節(jié)點(diǎn)數(shù)決定的，比如一個(gè)集群擴(kuò)容10個(gè)節(jié)點(diǎn)，遷移失敗后的重試周期就是10次。
（4）【一個(gè)遷移重試周期內(nèi)的重試次數(shù)】：在一個(gè)起遷移重試周期內(nèi)，會(huì)有3次重試遷移，每一次的migrate timeout的時(shí)間分別是10秒、20秒、30秒，每次重試之間無(wú)間隔。
比如一個(gè)集群擴(kuò)容10個(gè)節(jié)點(diǎn)，遷移時(shí)候遇到一個(gè)Bigkey，第一次遷移的migrate timeout是10秒，10秒后沒(méi)有完成遷移，就會(huì)設(shè)置migrate timeout為20秒重試，如果再次失敗，會(huì)設(shè)置migrate timeout為30秒重試，如果還是失敗，程序會(huì)遷移其他新9個(gè)的節(jié)點(diǎn)，但是每次在遷移其他新的節(jié)點(diǎn)之前還會(huì)分別設(shè)置migrate timeout為10秒、20秒、30秒重試遷移那個(gè)遷移失敗的Bigkey。這個(gè)重試過(guò)程，每個(gè)重試周期阻塞（10+20+30）秒，會(huì)重試10個(gè)周期，共阻塞600秒。其實(shí)后面的9個(gè)重試周期都是無(wú)用的，每次重試之間沒(méi)有間隔，會(huì)連續(xù)阻塞了Redis實(shí)例。
（5）【遷移失敗日志】：遷移失敗后，記錄的日志沒(méi)有包括遷移節(jié)點(diǎn)、solt、key信息，不能根據(jù)日志立即定位到問(wèn)題key。
我們對(duì)這個(gè)遷移過(guò)程做了優(yōu)化，具體如下：
（1）【cluster-node-timeout】：默認(rèn)是60秒，在遷移之前設(shè)置為15分鐘，防止由于遷移Bigkey阻塞導(dǎo)致master-slave故障切換。
（2）【migrate timeout】：為了最大限度減少實(shí)例阻塞時(shí)間，每次重試的超時(shí)時(shí)間都是10秒，3次重試之間間隔30秒，這樣最多只會(huì)連續(xù)阻塞Redis實(shí)例10秒。
（3）【重試次數(shù)】：遷移失敗后，只重試3次（重試是為了避免網(wǎng)絡(luò)抖動(dòng)等原因造成的遷移失敗），每次重試間隔30秒，重試3次后都失敗了，會(huì)暫停遷移，日志記錄下Bigkey，去掉了其他節(jié)點(diǎn)遷移的重試。
（4）【優(yōu)化日志記錄】：遷移失敗日志記錄遷移節(jié)點(diǎn)、solt、key信息，可以立即定位到問(wèn)題節(jié)點(diǎn)及key。
五、總結(jié)
本文通過(guò)對(duì)Bigkey的分析，重點(diǎn)介紹了在運(yùn)維中對(duì)bigkey問(wèn)題的處理思路、解決方式。首先是需要從源頭治理，防止Bigkey形成，DBA應(yīng)該加強(qiáng)對(duì)業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)同學(xué)bigkey相關(guān)問(wèn)題的宣導(dǎo)；其次是需要具備及時(shí)發(fā)現(xiàn)的能力，這個(gè)也是我們現(xiàn)在的不足之處。我們后面會(huì)從Bigkey巡檢、Bigkey分析工具的這兩個(gè)方面，提高Bigkey發(fā)現(xiàn)能力。
參考資料：
