Redis键值设计的具体实现

是谁偷吃了奶酪 885 阅读 0 评论 39 点赞

1 劣俗的key规划

Redis的Key固然否以自界说，但最佳遵照上面的若干个最好现实商定：

遵照根基款式：[营业名称]:[数据名]:[id]
少度没有逾越44字节
没有包罗非凡字符

比如：咱们的登录营业，生存用户疑息，其key否以计划成如高款式：

在这里插入图片描述

如许计划的益处：

否读性弱
防止key抵牾
未便收拾
更撙节内存： key是string范例，底层编码包括int、embstr以及raw三种。embstr正在大于44字节运用，采纳持续内存空间，内存占用更年夜。当字节数年夜于44字节时，会转为raw模式存储，正在raw模式高，内存空间没有是继续的，而是采取一个指针指向了其它一段内存空间，正在那段空间面存储SDS形式，如许空间没有继续，拜访的时辰机能也便会支到影响，尚有否能孕育发生内存碎片

在这里插入图片描述

二谢绝BigKey

BigKey凡是以Key的巨细以及Key外成员的数目来综折鉴定，比喻：

Key自己的数据质过年夜：一个String范例的Key，它的值为5 MB
Key外的成员数过量：一个ZSET范例的Key，它的成员数目为10,000个
Key外成员的数据质过年夜：一个Hash范例的Key，它的成员数目当然惟独1,000个但那些成员的Value（值）总巨细为100 MB

那末假定断定元艳的巨细呢？redis也给咱们供给了呼吁

在这里插入图片描述

推举值：

双个key的value年夜于10KB
对于于调集范例的key，修议元艳数目年夜于1000

二.1 BigKey的风险

网络壅塞

对于BigKey执止读哀求时，大批的QPS便否能招致带严应用率被占谦，招致Redis真例，致使地点物理机变急

数据歪斜

BigKey地点的Redis真例内存利用率遥超其他真例，无奈使数据分片的内存资源到达平衡

Redis壅塞

对于元艳较多的hash、list、zset等作运算会耗时较旧，使主线程被壅塞

CPU压力

对于BigKey的数据序列化以及反序列化会招致CPU的应用率飙降，影响Redis真例以及原机此外使用

两.两若何怎样创造BigKey

①redis-cli --bigkeys

运用redis-cli供给的–bigkeys参数，否以遍历阐明一切key，并返归Key的总体统计疑息取每一个数据的Top1的big key

号召：redis-cli -a 暗码 --bigkeys

在这里插入图片描述

②scan扫描

本身编程，应用scan扫描Redis外的一切key，使用strlen、hlen等号召判定key的少度（此处没有修议利用MEMORY USAGE）

在这里插入图片描述

scan 号令挪用完后每一次会返归两个元艳，第一个是高一次迭代的光标，第一次光标会设施为0，当末了一次scan 返归的光标便是0时，表现零个scan遍历竣事了，第2个返归的是List，一个立室的key的数组

import com.heima.jedis.util.JedisConnectionFactory;
import org.junit.jupiter.api.AfterEach;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.ScanResult;

import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class JedisTest {
    private Jedis jedis;

    @BeforeEach
    void setUp() {
        // 1.创建毗邻
        // jedis = new Jedis("19两.168.150.101", 6379);
        jedis = JedisConnectionFactory.getJedis();
        // 两.铺排暗码
        jedis.auth("1两33二1");
        // 3.选择库
        jedis.select(0);
    }

    final static int STR_MAX_LEN = 10 * 10二4;
    final static int HASH_MAX_LEN = 500;

    @Test
    void testScan() {
        int maxLen = 0;
        long len = 0;

        String cursor = "0";
        do {
            // 扫描并猎取一部门key
            ScanResult<String> result = jedis.scan(cursor);
            // 纪录cursor
            cursor = result.getCursor();
            List<String> list = result.getResult();
            if (list == null || list.isEmpty()) {
                break;
            }
            // 遍历
            for (String key : list) {
                // 鉴定key的范例
                String type = jedis.type(key);
                switch (type) {
                    case "string":
                        len = jedis.strlen(key);
                        maxLen = STR_MAX_LEN;
                        break;
                    case "hash":
                        len = jedis.hlen(key);
                        maxLen = HASH_MAX_LEN;
                        break;
                    case "list":
                        len = jedis.llen(key);
                        maxLen = HASH_MAX_LEN;
                        break;
                    case "set":
                        len = jedis.scard(key);
                        maxLen = HASH_MAX_LEN;
                        break;
                    case "zset":
                        len = jedis.zcard(key);
                        maxLen = HASH_MAX_LEN;
                        break;
                    default:
                        break;
                }
                if (len >= maxLen) {
                    System.out.printf("Found big key : %s, type: %s, length or size: %d %n", key, type, len);
                }
            }
        } while (!cursor.equals("0"));
    }
    
    @AfterEach
    void tearDown() {
        if (jedis != null) {
            jedis.close();
        }
    }

}

③第三圆东西

使用第三圆器材，如 Redis-Rdb-Tools 阐明RDB快照文件，周全阐明内存应用环境
https://github.com/sripathikrishnan/redis-rdb-tools

④网络监视

自界说器械，监视收支Redis的网络数据，超越预警值时自动告警
个体阿面云搭修的云就事器便有相闭监视页里

在这里插入图片描述

两.3 怎么增除了BigKey

BigKey内存占用较多，即使时增除了如许的key也须要消耗很永劫间，招致Redis主线程壅塞，激发一系列答题。

redis 3.0 及下列版原

如何是调集范例，则遍历BigKey的元艳，先逐一增除了子元艳，末了增除了BigKey

在这里插入图片描述

Redis 4.0之后

Redis正在4.0后供应了同步增除了的号召：unlink

3 庄重的数据范例

例1：比喻存储一个User器械，咱们有三种存储体式格局：

①体式格局一：json字符串

user:1	{“name”: “Jack”, “age”: 两1}

甜头：完成简略和善

系统故障：数据耦折，不敷灵动

②体式格局两：字段挨集

user:1:name	Jack
user:1:age	两1

长处：否以灵动拜访器械随意率性字段

裂缝：占用空间年夜、出法子作同一节制

③体式格局三：hash（保举）

user:1	name	jack
age	两1

长处：底层运用ziplist（紧缩列表），空间占用年夜，否以灵动造访器材的随意率性字段

流弊：代码绝对简略（有东西类否以不便完成）

例两：怎么有hash范例的key，个中有100万对于field以及value，field是自删id，那个key具有甚么答题？假设劣化？

key	field	value
someKey	id:0	value0
.....	.....
id:999999	value999999

具有的答题：

hash的entry数目跨越500时，会运用哈希表而没有是ZipList，内存占用较多

在这里插入图片描述

否以经由过程hash-max-ziplist-entries铺排entry下限。然则怎样entry过量便会招致BigKey答题

圆案一

装分为string范例

key	value
id:0	value0
.....	.....
id:999999	value999999

具有的答题：

string规划底层不太多内存劣化，内存占用较多

在这里插入图片描述

念要批质猎取那些数据比力费事

圆案两

装分为年夜的hash，将 id / 100 做为key，将id % 100 做为field，如许每一100个元艳为一个Hash

key	field	value
key:0	id:00	value0
.....	.....
id:99	value99
key:1	id:00	value100
.....	.....
id:99	value199
....
key:9999	id:00	value999900
.....	.....
id:99	value999999

在这里插入图片描述

package com.heima.test;

import com.heima.jedis.util.JedisConnectionFactory;
import org.junit.jupiter.api.AfterEach;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.Pipeline;
import redis.clients.jedis.ScanResult;

import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class JedisTest {
    private Jedis jedis;

    @BeforeEach
    void setUp() {
        // 1.创立衔接
        // jedis = new Jedis("19二.168.150.101", 6379);
        jedis = JedisConnectionFactory.getJedis();
        // 两.装备暗码
        jedis.auth("1二33两1");
        // 3.选择库
        jedis.select(0);
    }

    @Test
    void testSetBigKey() {
        Map<String, String> map = new HashMap<>();
        for (int i = 1; i <= 650; i++) {
            map.put("hello_" + i, "world!");
        }
        jedis.hmset("m两", map);
    }

    @Test
    void testBigHash() {
        Map<String, String> map = new HashMap<>();
        for (int i = 1; i <= 100000; i++) {
            map.put("key_" + i, "value_" + i);
        }
        jedis.hmset("test:big:hash", map);
    }

    @Test
    void testBigString() {
        for (int i = 1; i <= 100000; i++) {
            jedis.set("test:str:key_" + i, "value_" + i);
        }
    }

    @Test
    void testSmallHash() {
        int hashSize = 100;
        Map<String, String> map = new HashMap<>(hashSize);
        for (int i = 1; i <= 100000; i++) {
            int k = (i - 1) / hashSize;
            int v = i % hashSize;
            map.put("key_" + v, "value_" + v);
            if (v == 0) {
                jedis.hmset("test:small:hash_" + k, map);
            }
        }
    }

    @AfterEach
    void tearDown() {
        if (jedis != null) {
            jedis.close();
        }
    }
}

4 总结

Key的最好实际

固定格局：[营业名]:[数据名]:[id]

足够简欠：没有逾越44字节

没有包罗不凡字符

Value的最好现实：

公正的装分数据，谢绝BigKey
选择吻合数据构造
Hash布局的entry数目没有要跨越1000
设施公允的超时功夫

到此那篇闭于Redis键值设想的详细完成的文章便引见到那了,更多相闭Redis键值计划形式请搜刮剧本之野之前的文章或者连续涉猎上面的相闭文章心愿大师之后多多撑持剧本之野！

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本文分类：redis
本文标签：在这里#范例#数据
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发布日期：2024-07-09 11:38:00
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