一、背景
在Redis运维过程中，由于Bigkey的存在，会影响业务程序的响应速度，严重的还会造成可用性损失，DBA也一直和业务开发方强调 Bigkey 的规避方法以及危害，但是Bigkey一直没有完全避免。全网Redis集群有2200个以上，实例数量达到4.5万以上，在当前阶段进行一次全网 Bigkey检查，估计需要以年为时间单位，非常耗时。我们需要新的思路去解决Bigkey问题。
二、Bigkey 介绍
2.1、什么是 Bigkey
在Redis中，一个字符串类型最大可以到512MB，一个二级数据结构（比如hash、list、set、zset等）可以存储大约40亿个(2^32-1)个元素，但实际上不会达到这么大的值，一般情况下如果达到下面的情况，就可以认为它是Bigkey了。
- 【字符串类型】： 单个string类型的value值超过1MB，就可以认为是Bigkey。
- 【非字符串类型】：哈希、列表、集合、有序集合等， 它们的元素个数超过2000个，就可以认为是Bigkey。
2.2 Bigkey是怎么产生的
我们遇到的Bigkey一般都是由于程序设计不当或者对于数据规模预料不清楚造成的，比如以下的情况。
- 【统计】：遇到一个统计类的key，是记录某网站的访问用户的IP，随着时间的推移，网站访问的用户越来越多，这个key的元素数量也会越来越大，形成Bigkey。
- 【缓存】： 缓存类key一般是这样的逻辑，将数据从数据库查询出来序列化放到Redis里，如果业务程序从Redis没有访问到，就会查询数据库并将查询到的数据追加到Redis缓存中，短时间内会缓存大量的数据到Redis的key中，形成Bigkey。
- 【队列】：把Redis当做队列使用，处理任务，如果消费出现不及时情况，将导致队列越来越大，形成Bigkey。
这三种情况，都是我们实际运维中遇到的，需要谨慎使用，合理优化。
2.3 Bigkey 的危害
我们在运维中，遇到Bigkey的情况下，会导致一些问题，会触发监控报警，严重的还会影响Redis实例可用性，进而影响业务可用性，在需要水平扩容时候，可能导致水平扩容失败。
2.3.1内存空间不均匀
内存空间不均匀会不利于集群对内存的统一管理，有数据丢失风险。下图中的三个节点是同属于一个集群，它们的key的数量比较接近，但内存容量相差比较多，存在Bigkey的实例占用的内存多了4G以上了。
可以使用使用Daas平台“工具集-操作项管理”，选择对应的slave实例执行分析，找出具体的Bigkey。
2.3.2 超时阻塞
Redis是单线程工作的，通俗点讲就是同一时间只能处理一个Redis的访问命令，操作Bigkey的命令通常比较耗时，这段时间Redis不能处理其他命令，其他命令只能阻塞等待，这样会造成客户端阻塞，导致客户端访问超时，更严重的会造成master-slave的故障切换。造成阻塞的操作不仅仅是业务程序的访问，还有key的自动过期的删除、del删除命令，对于Bigkey，这些操作也需要谨慎使用。
超时阻塞案例
我们遇到一个这样超时阻塞的案例，业务方反映程序访问Redis集群出现超时现象，hkeys访问Redis的平均响应时间在200毫秒左右，最大响应时间达到了500毫秒以上，如下图。
hkeys是获取所有哈希表中的字段的命令，分析应该是集群中某些实例存在hash类型的Bigkey，导致hkeys命令执行时间过长，发生了阻塞现象。
1.使用Daas平台“服务监控-数据库实例监控”，选择master节点，选择Redis响应时间监控指标“redis.instance.latency.max”，如下图所示，从监控图中我们可以看到
（1）正常情况下，该实例的响应时间在0.1毫秒左右。
（2）监控指标上面有很多突刺，该实例的响应时间到了70毫秒左右，最大到了100毫秒左右，这种情况就是该实例会有100毫秒都在处理Bigkey的访问命令，不能处理其他命令。
通过查看监控指标，验证了我们分析是正确的，是这些监控指标的突刺造成了hkeys命令的响应时间比较大，我们找到了具体的master实例，然后使用master实例的slave去分析下Bigkey情况。
2.使用Daas平台“工具集-操作项管理”，选择slave实例执行分析，分析结果如下图，有一个hash类型key有12102218个fields。
3. 和业务沟通，这个Bigkey是连续存放了30天的业务数据了，建议根据二次hash方式拆分成多个key，也可把30天的数据根据分钟级别拆分成多个key，把每个key的元素数量控制在5000以内，目前业务正在排期优化中。优化后，监控指标的响应时间的突刺就会消失了。
2.3.3 网络阻塞
Bigkey的value比较大，也意味着每次获取要产生的网络流量较大，假设一个Bigkey为10MB，客户端每秒访问量为100，那么每秒产生1000MB的流量，对于普通的千兆网卡(按照字节算是128MB/s)的服务器来说简直是灭顶之灾。而且我们现在的Redis服务器是采用单机多实例的方式来部署Redis实例的，也就是说一个Bigkey可能会对同一个服务器上的其他Redis集群实例造成影响，影响到其他的业务。
2.3.4 迁移困难
我们在运维中经常做的变更操作是水平扩容，就是增加Redis集群的节点数量来达到扩容的目的，这个水平扩容操作就会涉及到key的迁移，把原实例上的key迁移到新扩容的实例上。当要对key进行迁移时，是通过migrate命令来完成的，migrate实际上是通过dump + restore + del三个命令组合成原子命令完成，它在执行的时候会阻塞进行迁移的两个实例，直到以下任意结果发生才会释放：迁移成功，迁移失败，等待超时。如果key的迁移过程中遇到Bigkey，会长时间阻塞进行迁移的两个实例，可能造成客户端阻塞，导致客户端访问超时；也可能迁移时间太长，造成迁移超时导致迁移失败，水平扩容失败。
迁移失败案例
我们也遇到过一些因为Bigkey扩容迁移失败的案例，如下图所示，是一个Redis集群水平扩容的工单，需要进行key的迁移，当工单执行到60%的时候，迁移失败了。
1. 进入工单找到失败的实例，使用失败实例的slave节点，在Daas平台的“工具集-操作项管理”进行Bigkey分析。
2. 经过分析找出了hash类型的Bigkey有8421874个fields，正是这个Bigkey导致迁移时间太长，超过了迁移时间限制，导致工单失败了。
3.和业务沟通，这些key是记录用户访问系统的某个功能模块的ip地址的，访问该功能模块的所有ip都会记录到给key里面，随着时间的积累，这个key变的越来越大。同样是采用拆分的方式进行优化，可以考虑按照时间日期维度来拆分，就是一段时间段的访问ip记录到一个key中。
4.Bigkey优化后，扩容的工单可以重试，完成集群扩容操作。
三、Bigkey的发现
Bigkey首先需要重源头治理，防止Bigkey的产生；其次是需要能够及时的发现，发现后及时处理。分析Bigkey的方法不少，这里介绍两种比较常用的方法，也是Daas平台分析Bigkey使用的两种方式，分别是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，可以分析出实例中每种数据结构的top 1的Bigkey，同时给出了每种数据类型的键值个数以及平均大小。执行--Bigkeys命令时候需要注意以下几点：
- 建议在slave节点执行，因为--Bigkeys也是通过scan完成的，可能会对节点造成阻塞。
- 建议在节点本机执行，这样可以减少网络开销。
- 如果没有从节点，可以使用--i参数，例如(--i 0.1 代表100毫秒执行一次)。
- --Bigkeys只能计算每种数据结构的top1，如果有些数据结构有比较多的Bigkey，是查找不出来的。
Daas平台集成了基于原生--Bigkeys代码实现的查询Bigkey的方式，这个方式的缺点是只能计算每种数据结构的top1，如果有些数据结构有比较多的Bigkey，是查找不出来的。该方式相对比较安全，已经开放出来给业务开发同学使用。
3.2 RDB文件分析
借助开源的工具，比如rdb-tools，分析Redis实例的RDB文件，找出其中的Bigkey，这种方式需要生成RDB文件，需要注意以下几点：
- 建议在slave节点执行，因为生成RDB文件会影响节点性能。
- 需要生成RDB文件，会影响节点性能，虽然在slave节点执行，但是也是有可能造成主从中断，进而影响到master节点。
Daas平台集成了基于RDB文件分析代码实现的查询Bigkey的方式，可以根据实际需求自定义填写N，分析的top N个Bigkey。该方式相对有一定风险，只有DBA有权限执行分析。
3.3 Bigkey 巡检
通过巡检，可以暴露出隐患，提前解决，避免故障的发生，进行全网Bigkey的巡检，是避免Bigkey故障的比较好的方法。由于全网Redis实例数量非常大，分析的速度比较慢，使用当前的分析方法很难完成。为了解决这个问题，存储研发组分布式数据库同学计划开发一个高效的RDB解析工具，然后通过大规模解析RDB文件来分析Bigkey，可以提高分析速度，实现Bigkey的巡检。
四、 Bigkey处理优化
4.1 Bigkey拆分
优化Bigkey的原则就是string减少字符串长度，list、hash、set、zset等减少元素数量。当我们知道哪些key是Bigkey时，可以把单个key拆分成多个key，比如以下拆分方式可以参考。
- big list：list1、list2、...listN
- big hash：可以做二次的hash，例如hash%100
- 按照日期拆分多个：key20220310、key20220311、key202203212
4.2 Bigkey分析工具优化
我们全网Redis集群有2200以上，实例数量达到4.5万以上，有的比较大的集群的实例数量达到了1000以上，前面提到的两种Bigkey分析工具还都是实例维度分析，对于实例数量比较大的集群，进行全集群分析也是比较耗时的，为了提高分析效率，从以下几个方面进行优化：
- 可以从集群维度选择全部slave进行分析。
- 同一个集群的相同服务器slave实例串行分析，不同服务器的slave实例并行分析，最大并发度默认10，同时可以分析10个实例，并且可以自定义输入执行分析的并发度。
- 分析出符合Bigkey规定标准的所有key信息：大于1MB的string类型的所有key，如果不存在就列出最大的50个key；hash、list、set、zset等类型元素个数大于2000的所有key，如不存在就给出每种类型最大的50个key。
- 增加暂停、重新开始、结束功能，暂停分析后可以重新开始。
4.3 水平扩容迁移优化
目前情况，我们有一些Bigkey的发现是被动的，一些是在水平扩容时候发现的，由于Bigkey的存在导致扩容失败了，严重的还触发了master-slave的故障切换，这个时候可能已经造成业务程序访问超时，导致了可用性下降。
我们分析了Daas平台的水平扩容时迁移key的过程及影响参数，内容如下：
（1）【cluster-node-timeout】：控制集群的节点切换参数，master堵塞超过cluster-node-timeout/2这个时间，就会主观判定该节点下线pfail状态，如果迁移Bigkey阻塞时间超过cluster-node-timeout/2，就可能会导致master-slave发生切换。
（2）【migrate timeout】：控制迁移io的超时时间，超过这个时间迁移没有完成，迁移就会中断。
（3）【迁移重试周期】：迁移的重试周期是由水平扩容的节点数决定的，比如一个集群扩容10个节点，迁移失败后的重试周期就是10次。
（4）【一个迁移重试周期内的重试次数】：在一个起迁移重试周期内，会有3次重试迁移，每一次的migrate timeout的时间分别是10秒、20秒、30秒，每次重试之间无间隔。
比如一个集群扩容10个节点，迁移时候遇到一个Bigkey，第一次迁移的migrate timeout是10秒，10秒后没有完成迁移，就会设置migrate timeout为20秒重试，如果再次失败，会设置migrate timeout为30秒重试，如果还是失败，程序会迁移其他新9个的节点，但是每次在迁移其他新的节点之前还会分别设置migrate timeout为10秒、20秒、30秒重试迁移那个迁移失败的Bigkey。这个重试过程，每个重试周期阻塞（10+20+30）秒，会重试10个周期，共阻塞600秒。其实后面的9个重试周期都是无用的，每次重试之间没有间隔，会连续阻塞了Redis实例。
（5）【迁移失败日志】：迁移失败后，记录的日志没有包括迁移节点、solt、key信息，不能根据日志立即定位到问题key。
我们对这个迁移过程做了优化，具体如下：
（1）【cluster-node-timeout】：默认是60秒，在迁移之前设置为15分钟，防止由于迁移Bigkey阻塞导致master-slave故障切换。
（2）【migrate timeout】：为了最大限度减少实例阻塞时间，每次重试的超时时间都是10秒，3次重试之间间隔30秒，这样最多只会连续阻塞Redis实例10秒。
（3）【重试次数】：迁移失败后，只重试3次（重试是为了避免网络抖动等原因造成的迁移失败），每次重试间隔30秒，重试3次后都失败了，会暂停迁移，日志记录下Bigkey，去掉了其他节点迁移的重试。
（4）【优化日志记录】：迁移失败日志记录迁移节点、solt、key信息，可以立即定位到问题节点及key。
五、总结
本文通过对Bigkey的分析，重点介绍了在运维中对bigkey问题的处理思路、解决方式。首先是需要从源头治理，防止Bigkey形成，DBA应该加强对业务开发同学bigkey相关问题的宣导；其次是需要具备及时发现的能力，这个也是我们现在的不足之处。我们后面会从Bigkey巡检、Bigkey分析工具的这两个方面，提高Bigkey发现能力。
参考资料：
