技术解读丨分布式缓存数据库 Redis 大 KEY 问题定位及优化建议

摘要：如何定位分布式缓存数据库Redis大KEY问题，实操案例带你掌握优化方法。



【背景】



访问Redis 5.0 cluster集群出现OOM报错，报错信息为（error） OOM command not allowed when used memory > ‘maxmemory’,部分ECS应用程序无法向数据库写入，影响服务的正常使用。执行set t2 s2时，数据库报错OOM，如下图：





【拓扑】





环境信息：



Redis 5.0 cluster集群 4G内存



DCS网段：192.168.1.0/24



分片1：master 192.168.1.12 slave 192.168.1.37



分片2：master 192.168.1.10 slave 192.168.1.69



分片3：master 192.168.1.26 slave 192.168.1.134



【分析思路】





【详细步骤】



一、查看监控



查看Redis实例监控，显示Redis集群内存占用46.97%，无明显异常，结果如下图所示：





查看节点的内存监控。其中分片2中master节点192.168.1.10内存使用率达到100%，其余两个分片分内存使用率均在20%左右，结果如下图所示：





二、确认异常分片信息



通过上述监控信息可得知，该redis集群中的分片2中内存使用率达100%。有且仅有该分片内存异常。



三、大KEY分析



在线分析



① 工具分析：使用华为云管理控制台缓存分析-大Key分析工具。执行完成后，查看信息即可。结果如下图所示：（string类型保存top20，list/set/zset/hash类型保存top80）



具体使用方法参考以下链接：https://support.huaweicloud.com/usermanual-dcs/dcs-ug-190808001.html





② 命令分析：使用redis-cli -h IP -p port –bigkeys命令，该工具会列出各个类型数据中大Key中的最大的那个key的信息。结果如下图所示：





如上图所示，可以得出该环境中string类型的大key为“nc_filed/_pk”,大小为13283byte，list、set、hash、zset类型的数据未发现大key。



离线方式



离线分析需要使用专门的rdb_bigkeys分析工具，对rdb文件进行分析。工具地址： https://github.com/weiyanwei412/rdb_bigkeys。具体步骤如下：



编译方法：



# yum install git go -y



# mkdir /home/gocode/



# cd /home/gocode/



# git clone https://github.com/weiyanwei412/rdb_bigkeys.git



# cd rdb_bigkeys



# go build



执行完成生成可执行文件rdb_bigkeys。

使用方法：



./rdb_bigkeys -bytes 1024 -file bigkeys.csv -sorted -threads 4 /home/redis/dump.rdb



参数说明：



-bytes 1024：筛选大于1024字节的key



-file bigkeys.csv：将结果保存到bigkeys.csv文件



-sorted：从大到小进行排序



-threads：使用的线程个数



/home/redis/dump.rdb：实际的rdb文件路径



生成文件样式如下所示：





每列分别为数据库编号，key类型，key名，key大小，元素数量，最大值元素名，元素大小，key过期时间。文档链接：https://www.cnblogs.com/yqzc/p/12425533.html



四、解决方案



导致本次OOM问题的根因为大KEY导致数据大小分布不均匀，某一个分片内存达到maxmemory，在进行数据写入的过程中，如果调度到该分片，则会产生OOM问题。将该分片的rdb文件导出一份，以便于后期针对大key做对应的优化。



临时方案：



为尽快回复业务，删除上有步骤中查询到的大KEY，执行操作如下：(非字符串的bigkey，不要使用 del 删除，使用 hscan、sscan、zscan 方式渐进式删除）





长期方案：



通过对大KEY进行拆分，将一个大的KEY拆分为多个小的KEY, 变成value1，value2… valueN，打散分不到不同的分片中，避免因为数据倾斜导致的数据分布不均。





其他的类型的数据也可以按照相同的方式进行拆分重组，从而避免大KEY带来的影响。



五、 结果验证



查看分片监控，192.168.1.10内存使用率下降到24%，结果如下图所示：





执行set t2 s2，返回正常，登录集群，执行get命令，正常返回数据信息。结果如下所示，至此业务恢复正常。





【优化及建议】



1) 配置节点级别的内存利用率监控指标的告警。如果某个节点存在大key，这个节点比其他节点内存使用率高很多，会触发告警，便于用户发现潜在的大key。



2) 配置节点级别的入网最大带宽、出网最大带宽、CPU利用率监控指标的告警。如果某个节点存在热key，这个节点的带宽占用、CPU利用率都比其他节点高，该节点会容易触发告警，便于用户发现潜在热key。



3) string类型控制在10KB以内，hash、list、set、zset元素尽量不超过5000。



4) 定期通过大key、热key分析工具检查集群中是否存在大key问题，尽早识别风险。



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