摘要：通过几个简单的实验，测试下对于大 key 这一“性能杀手”，GaussDB(for Redis)的表现怎样，和原生 Redis 相比在性能上有哪些改进?
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)不仅性能稳定，还具备在压测过程中秒级扩容的能力，扩容操作对业务读写无影响。华为 GaussDB(for Redis)支持全量数据落盘，GaussDB 基础组件服务提供底层数据三副本冗余保存，能够保证数据零丢失。如果使用场景既要满足 KV 查询的高性能，又希望数据得到重视能够不丢，则华为 GaussDB(for Redis)是合适的选型。
我们大多在实际生产环境中都遇到过 big key 对 Redis 性能的严重影响。接下来我们通过几个简单的实验，测试下对于大 key 这一“性能杀手”，GaussDB(for Redis)的表现怎样，和原生 Redis 相比在性能上有哪些改进?
1、访问大 key
首先分别在 GaussDB(for Redis)和原生 redis 中创建一个大的 hash 类型的 key。
编辑一个简单的 lua 脚本，向一个 hash key 中插入一千万条数据。
# vim redis-bigkey.lualocal resultfor var=1,10000000,1 doredis.call('hset',KEYS[1],var,var)redis.call('lpush',KEYS[2],var)redis.call('sadd',KEYS[3],var)endreturn result
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向 GaussDB(for Redis)【192.168.0.226:8635】中插入大 key
# redis-cli -h 192.168.0.226 -a XXXXXXX -p 8635 --eval /root/redis-bigkey.lua 3 hset_test list_test set_test(nil)
# redis-cli -h 192.168.0.226 -a XXXXXXX -p 8635 hlen hset_test(integer) 10000000# redis-cli -h 192.168.0.226 -a XXXXXXX -p 8635 scard sadd_test(integer) 10000000# redis-cli -h 192.168.0.226 -a XXXXXXX -p 8635 llen lpush_test (integer) 10000000
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向原生 Redis【192.168.0.135】中插入大 key
# redis-cli -h 192.168.0.135 -a XXXXXXX -p 6379 --eval /root/redis-bigkey.lua 3 hset_test list_test set_test (nil)
# redis-cli -h 192.168.0.135 -a XXXXXXX -p 6379 hlen hset_test(integer) 10000000# redis-cli -h 192.168.0.135 -a XXXXXXX -p 6379 scard sadd_test(integer) 10000000# redis-cli -h 192.168.0.135 -a XXXXXXX -p 6379 llen lpush_test(integer) 10000000
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使用 memtier_benchmark 模拟业务压力的同时 对大 key 进行访问，观察对业务 qps 的影响。
编辑一个简单 shell 脚本，对大 key 进行频繁的访问
#!/bin/bashwhile truedoredis-cli -h 192.168.0.135 -a XXXXXXX -p 6379 hget hset_test $RANDOMredis-cli -h 192.168.0.226 -a XXXXXXX -p 8635 hget hset_test $RANDOMredis-cli -h 192.168.0.135 -a XXXXXXX -p 6379 LREM lpush_test 0 $RANDOMredis-cli -h 192.168.0.226 -a XXXXXXX -p 8635 LREM lpush_test 0 $RANDOMredis-cli -h 192.168.0.135 -a XXXXXXX -p 6379 SISMEMBER sadd_test $RANDOMredis-cli -h 192.168.0.226 -a XXXXXXX -p 8635 SISMEMBER sadd_test $RANDOMdone
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使用 memtier_benchmark 进行压测，读写混合场景。通过反馈的性能数据可以看到 GaussDB(for Redis) 和 Redis 每秒的操作数 ops/sec 分别为 14 万和 13 万，差别不大。
#GaussDB(for Redis)memtier_benchmark -s 192.168.0.226 -a XXXXXXX -p 8635 -c 16 -t 12 -n 100000 --random-data --randomize --distinct-client-seed -d 1000 --key-maximum=65000000 --key-minimum=1 --key-prefix= --ratio=1:1 --out-file=./result_gauss_setget.log
[RUN #1] Preparing benchmark client...[RUN #1] Launching threads now...[RUN #1 3%, 4 secs] 12 threads: 582045 ops, 144053 (avg: 145472) ops/sec, 21.16MB/sec (avg: 21.51MB/sec), 1.33 (avg: 1.32) msec latency#原生Redismemtier_benchmark -s 192.168.0.135 -a XXXXXXX -p 6379 -c 16 -t 12 -n 100000 --random-data --randomize --distinct-client-seed -d 1000 --key-maximum=65000000 --key-minimum=1 --key-prefix= --ratio=1:1 --out-file=./result_redis_setget.log
[RUN #1] Preparing benchmark client...[RUN #1] Launching threads now...[RUN #1 7%, 11 secs] 12 threads: 1430798 ops, 132637 (avg: 130051) ops/sec, 70.51MB/sec (avg: 68.79MB/sec), 1.44 (avg: 1.47) msec latency
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启动 shell 脚本后再次观察，发现 GaussDB(for Redis) 的每秒操作数几乎无变化，而原生 Redis 的每秒操作数波动巨大，甚至降低到了 3k 左右。说明大 key 操作对原生 Redis 性能有较大影响，对 GaussDB(for Redis) 的影响可控。
# bash hget_bigkey.sh
#GaussDB(for Redis)# memtier_benchmark -s 192.168.0.226 -a XXXXXXX -p 8635 -c 16 -t 12 -n 100000 --random-data --randomize --distinct-client-seed -d 1000 --key-maximum=65000000 --key-minimum=1 --key-prefix= --ratio=1:1 --out-file=./result_gauss_setget.log
[RUN #1] Preparing benchmark client...[RUN #1] Launching threads now...[RUN #1 47%, 64 secs] 12 threads: 9099444 ops, 139186 (avg: 142163) ops/sec, 20.60MB/sec (avg: 20.96MB/sec), 1.38 (avg: 1.35) msec latency#原生Redis# memtier_benchmark -s 192.168.0.135 -a XXXXXXX -p 6379 -c 16 -t 12 -n 100000 --random-data --randomize --distinct-client-seed -d 1000 --key-maximum=65000000 --key-minimum=1 --key-prefix= --ratio=1:1 --out-file=./result_redis_setget.log
[RUN #1] Preparing benchmark client...[RUN #1] Launching threads now...[RUN #1 29%, 75 secs] 12 threads: 5607700 ops, 3329 (avg: 74759) ops/sec, 1.80MB/sec (avg: 40.08MB/sec), 52.35 (avg: 2.55) msec latencyy
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2、删除大 key
继续使用 memtier_benchmark 对 GaussDB(for Redis) 和原生 Redis 进行测试，只读场景。在 GaussDB(for Redis)中删除大 key 很快就能完成，且对性能几乎无影响。
#GaussDB(for Redis)# memtier_benchmark -s 192.168.0.226 -a XXXXXXX -p 8635 -c 16 -t 12 -n 100000 --random-data --randomize --distinct-client-seed -d 1000 --key-maximum=65000000 --key-minimum=1 --key-prefix= --ratio=0:1 --out-file=./result_gauss_setget.logWriting results to ./result_gauss_setget.log...[RUN #1] Preparing benchmark client...[RUN #1] Launching threads now...[RUN #1 4%, 5 secs] 12 threads: 719216 ops, 151326 (avg: 143795) ops/sec, 22.16MB/sec (avg: 21.13MB/sec), 1.27 (avg: 1.33) msec latency# time redis-cli -h 192.168.0.226 -a XXXXXXX -p 8635 del sadd_test (integer) 1
real 0m0.003suser 0m0.001ssys 0m0.002s# memtier_benchmark -s 192.168.0.226 -a XXXXXXX -p 8635 -c 16 -t 12 -n 100000 --random-data --randomize --distinct-client-seed -d 1000 --key-maximum=65000000 --key-minimum=1 --key-prefix= --ratio=0:1 --out-file=./result_gauss_setget.logWriting results to ./result_gauss_setget.log...[RUN #1] Preparing benchmark client...[RUN #1] Launching threads now...[RUN #1 42%, 57 secs] 12 threads: 8031731 ops, 144874 (avg: 140890) ops/sec, 21.46MB/sec (avg: 20.77MB/sec), 1.32 (avg: 1.36) msec latency
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反观原生 Redis，删除大 key 耗时 3 秒，且在删除期间对性能影响较大。可以观察到在删除期间 ops/sec 变成 0，也就是说大 key 删除期间操作是没有办法正常响应的。
#原生Redis# memtier_benchmark -s 192.168.0.135 -a XXXXXXX -p 6379 -c 16 -t 12 -n 100000 --random-data --randomize --distinct-client-seed -d 1000 --key-maximum=65000000 --key-minimum=1 --key-prefix= --ratio=0:1 --out-file=./result_redis_setget.logWriting results to ./result_redis_setget.log...[RUN #1] Preparing benchmark client...[RUN #1] Launching threads now...[RUN #1 6%, 7 secs] 12 threads: 1107132 ops, 157621 (avg: 158125) ops/sec, 16.07MB/sec (avg: 16.13MB/sec), 1.22 (avg: 1.21) msec latency
# time redis-cli -h 192.168.0.135 -a XXXXXXX -p 6379 del sadd_test(integer) 1
real 0m3.001suser 0m0.000ssys 0m0.003s
# memtier_benchmark -s 192.168.0.135 -a XXXXXXX -p 6379 -c 16 -t 12 -n 100000 --random-data --randomize --distinct-client-seed -d 1000 --key-maximum=65000000 --key-minimum=1 --key-prefix= --ratio=0:1 --out-file=./result_redis_setget.logWriting results to ./result_redis_setget.log...[RUN #1] Preparing benchmark client...[RUN #1] Launching threads now...[RUN #1 57%, 68 secs] 12 threads: 1015893 ops, 0 (avg: 126961) ops/sec, 0.00KB/sec (avg: 12.98MB/sec), -nan (avg: 1.13) msec latencyy
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手动删除大 key 对性能的影响差别明显，如果设置大 key 的过期时间交由 Redis 删除过期数据 是否会有性能影响呢？下面简单测试下
手动设置大 key 的过期时间，并启动 memtier_benchmark 读写混合测试，查看对性能的影响。通过测试发现大 key 的过期对于 GaussDB(for Redis)的性能几乎没有影响。
#GaussDB(for Redis)[root@ecs-ef13-0001 ~]# redis-cli -h 192.168.0.226 -a XXXXXXX -p 8635 EXPIRE sadd_test 8 && redis-cli -h 192.168.0.226 -a XXXXXXX -p 8635 EXPIRE sadd_test1 12 (integer) 1(integer) 1
[root@ecs-ef13-0001 ~]# memtier_benchmark -s 192.168.0.226 -a XXXXXXX -p 8635 -c 16 -t 12 -n 10000 --random-data --randomize --distinct-client-seed -d 1000 --key-maximum=65000 --key-minimum=1 --key-prefix= --ratio=1:1 --out-file=./result_gauss_setget.logWriting results to ./result_gauss_setget.log...[RUN #1] Preparing benchmark client...[RUN #1] Launching threads now...[RUN #1 100%, 17 secs] 0 threads: 1920000 ops, 106367 (avg: 109940) ops/sec, 105.02MB/sec (avg: 108.55MB/sec), 1.74 (avg: 1.74) msec latency
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在对原生 Redis 测试时，我们发现大 key 过期操作几乎阻塞了正常的读写，在 memtier_benchmark 测试时 ops/sec 指标为 0，只有当大 key 过期操作结束后才恢复正常。
#原生Redis
[root@ecs-ef13-0001 ~]# redis-cli -h 192.168.0.135 -a XXXXXXX -p 6379 EXPIRE sadd_test 8 && redis-cli -h 192.168.0.135 -a XXXXXXX -p 6379 EXPIRE sadd_test1 12 (integer) 1(integer) 1
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[root@ecs-ef13-0001 ~]# memtier_benchmark -s 192.168.0.135 -a XXXXXXX -p 6379 -c 16 -t 12 -n 10000 --random-data --randomize --distinct-client-seed -d 1000 --key-maximum=65000 --key-minimum=1 --key-prefix= --ratio=1:1 --out-file=./result_redis_setget.logWriting results to ./result_redis_setget.log...[RUN #1] Preparing benchmark client...[RUN #1] Launching threads now...[RUN #1 100%, 42 secs] 0 threads: 1920000 ops, 134502 (avg: 45551) ops/sec, 132.80MB/sec (avg: 44.98MB/sec), 1.43 (avg: 4.21) msec latency
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开源 redis 的过期虽然也支持异步，但需要用户手动配置策略；删除操作则需用 UNLINK 替换常规的 DEL，具体对性能的影响可能会有所降低，本次不做深入验证。华为 GaussDB(for Redis)的删除和过期对性能 0 影响。
3、大 key 对 GaussDB(for Redis)扩容操作的影响
在上一篇文章中我们测试了 GaussDB(for Redis)的在线扩容功能，经测试 GaussDB(for Redis)可以在不影响业务读写的前提下实现秒级的扩容。这次我们增加一些“难度”，看看存在大 key 的情况下 GaussDB(for Redis)扩容操作是否还能做到秒级和业务零感知。
预先在 GaussDB(for Redis)中插入大 key
[root@ecs-ef13-0001 ~]# redis-cli -h 192.168.0.226 -a XXXXXXX -p 8635 scard sadd_test4(integer) 10000000[root@ecs-ef13-0001 ~]# redis-cli -h 192.168.0.226 -a XXXXXXX -p 8635 scard sadd_test5(integer) 10000000[root@ecs-ef13-0001 ~]# redis-cli -h 192.168.0.226 -a XXXXXXX -p 8635 scard sadd_test6(integer) 10000000[root@ecs-ef13-0001 ~]# redis-cli -h 192.168.0.226 -a XXXXXXX -p 8635 scard sadd_test7(integer) 10000000[root@ecs-ef13-0001 ~]# redis-cli -h 192.168.0.226 -a XXXXXXX -p 8635 scard sadd_test8(integer) 10000000
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使用 memtier_benchmark 模拟读写请求，同时在控制台上进行扩容操作。同之前的测试效果一样，GaussDB(for Redis)同样实现了对业务零感知的秒级扩容
[root@ecs-ef13-0001 ~]# memtier_benchmark -s 192.168.0.226 -a XXXXXXX -p 8635 -c 16 -t 12 -n 50000 --random-data --randomize --distinct-client-seed -d 1000 --key-maximum=65000 --key-minimum=1 --key-prefix= --ratio=0:1 --out-file=./result_gauss_setget.log Writing results to ./result_gauss_setget.log...[RUN #1] Preparing benchmark client...[RUN #1] Launching threads now...[RUN #1 9%, 20 secs] 12 threads: 902361 ops, 42634 (avg: 45112) ops/sec, 41.99MB/sec (avg: 44.44MB/sec), 4.53 (avg: 4.23) msec latencycy
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4、总结
原生 Redis 对大 key 的访问，删除等操作会严重阻塞业务的正常访问，这是由 Redis 自身单线程处理请求的架构决定的。使用原生 Redis 时需要严格限制大 key 的使用，一旦出现大 key 对系统的性能影响通常是“致命”的。
反观 GaussDB(for Redis)由于采用多线程架构，对大 key 的访问、删除，以及存在大 key 情况下的扩容操作，对性能的影响都是可控的。1）大 key 访问场景中，由于 GaussDB(for Redis)采用的多线程的架构，不易阻塞其他业务操作。2）大 key 删除的场景中，由于 GaussDB(for Redis)实现的逻辑不同，删除操作能够快速完成，对业务无影响。3）扩容场景中，GaussDB(for Redis)不涉及 key 迁移，大 key 对扩容更是 0 影响。
综上，虽然一般推荐业务设计避免大 key，但在一些需要操作少量大 key 的业务场景，华为云 GaussDB(for Redis)表现更佳。
此外，从业务开发角度看，当多业务共用一个实例时，使用 GaussDB(for Redis)的话，即使其他业务引入大 key，自己的业务也不至于受太大影响。
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