背景：
最近系统内缓存CPU使用率一直报警，超过设置的70%报警阀值，针对此场景，需要对应解决缓存是否有大key使用问题，扫描缓存集群的大key，针对每个key做优化处理。
以下是扫描出来的大key，此处只放置了有效关键信息。
图1
大key介绍:
想要解决大key，首先我们得知道什么定义为大key。
什么是大KEY：
大key 并不是指 key 的值很大，而是 key 对应的 value 很大（非常占内存）。此处为中间件给出的定义：
•单个String类型的Key大小达到20KB并且OPS高
•单个String达到100KB
•集合类型的Key总大小达到1MB
•集合类型的Key中元素超过5000个
大KEY带来的影响：
知道了大key的定义，那么我们也得知道大key的带来的影响：
•客户端超时阻塞。 Redis 执行命令是单线程处理，然后在大 key处理时会比较耗时，那么就会发生阻塞 ，期间就会各种业务超时出现。
•引发网络阻塞。每次获取大 key 产生的网络流量较大，如果一个 key 的大小是 1 MB，每秒访问量为 1000，那么每秒会产生 1000MB 的流量，这对于服务器来说是灾难性的。
•阻塞工作线程。如果使用 del 删除大 key 时，会阻塞工作线程，无法处理后续的命令。
•内存分布不均。集群各分片内存使用不均。某个分片占用内存较高或OOM，发送缓存区增大等，导致该分片其他Key被逐出，同时也会造成其他分片的资源浪费。
大KEY解决手段：
1、历史key未使用
场景描述：
针对这种key场景，其实存在着历史原因，可能是伴随着某个业务下线或者不使用，往往对应实现的缓存操作代码会删除，但是对于缓存数据往往不会做任何处理，久而久之，这种脏数据会一直堆积，占用着资源。那么如果确定已经无使用，并且可以确认有持久化数据（如mysql、es等）备份的话，可以直接将对应key删除。
实例经验：
如图1上面的元素个数488649，其实整个系统查看了下，没有使用的地方，最近也没有访问，相信也是因为一直没有用到， 否则系统内一旦用了这个key来操作hgetall、smembers等，那么缓存服务应该就会不可用了。
2、元素数过多
场景描述：
针对于Set、HASH这种场景，如果元素数量超过5000就视为大的key,以上面图1为例，可以看到元素个数有的甚至达到了1万以上。针对这种的如果对应value值不大，我们可以采取平铺的形式，
实例经验：
比如系统内历史的设计是存储下每个品牌对应的名称，那么就设置了统一的key，然后不同的品牌id作为fild，操作了hSet和hGet来存储获取数据，降低查询外围服务的频率。但是随着品牌数量的增长，导致元素逐步增多，元素个数就超过了大key的预设值了。这种根据场景，我们其实存储本身只有一个品牌名称，那么我们就针对于品牌id对应加上一个统一前缀作为唯一key，采用平铺方式缓存对应数据即可。那么针对这种数据的替换，我这里也总结了下具体要实现的步骤：
修改代码查询和赋值逻辑：
•把原始的hGet的逻辑修改为get获取；
•把原始hSet的逻辑修改为set赋值。
历史数据刷新到新缓存key：
为了避免上线之后出现缓存雪崩，因为替换了新的key，我们需要通过现有的HASH的数据刷新到新的缓存中，所以需要历史数据处理。
通过hGetAll获取所以元素数据
循环缓存元素数据操作存储新的缓存key和value。
public String refreshHistoryData(){
try {
String key = "historyKey";
Map<String, String> redisInfoMap= redisUtils.hGetAll(key);
if (redisInfoMap.isEmpty()){
return "查询缓存无数据";
}
for (Map.Entry<String, String> entry : redisInfoMap.entrySet()) {
String redisVal = entry.getValue();
String filedKey = entry.getKey();
String newDataRedisKey = "newDataKey"+filedKey;
redisUtils.set(newDataRedisKey,redisVal);
}
return "success";
}catch (Exception e){
LOG.error("refreshHistoryData 异常:",e);
}
return "failed";
}注意:这里一定要先刷历史数据，再上线代码业务逻辑的修改。防止引发缓存雪崩
3、大对象转换存储形式
场景描述：
复杂的大对象可以尝试将对象分拆成几个key-value， 使用mGet和mSet操作对应值或者pipeline的形式，最后拼装成需要返回的大对象。这样意义在于可以分散单次操作的压力，将操作压力平摊到多个redis实例中，降低对单个redis的IO影响；
实例经验：
这里以系统内订单对象为例：订单对象Order基础属性有几十个，如订单号、金额、时间、类型等，除此之外还要包含订单下的商品OrderSub、预售信息PresaleOrder、发票信息OrderInvoice、订单时效OrderPremiseInfo、订单轨迹OrderTrackInfo、订单详细费用OrderFee等信息。
那么对于每个订单相关信息，我们可以设置为单独的key，把订单信息和几个相关的关联数据每个按照单独key存储，接着通过mGet方式获取每个信息之后，最后封装成整体Order对象。下面仅展示关键伪代码以mSet和mGet实现：
缓存定义：
public enum CacheKeyConstant {
/**
* 订单基础缓存key
*/
REDIS_ORDER_BASE_INFO("ORDER_BASE_INFO"),
/**
* 订单商品缓存key
*/
ORDER_SUB_INFO("ORDER_SUB_INFO"),
/**
* 订单预售信息缓存key
*/
ORDER_PRESALE_INFO("ORDER_PRESALE_INFO"),
/**
* 订单履约信息缓存key
*/
ORDER_PREMISE_INFO("ORDER_PREMISE_INFO"),
/**
* 订单发票信息缓存key
*/
ORDER_INVOICE_INFO("ORDER_INVOICE_INFO"),
/**
* 订单轨迹信息缓存key
*/
ORDER_TRACK_INFO("ORDER_TRACK_INFO"),
/**
* 订单详细费用信息缓存key
*/
ORDER_FEE_INFO("ORDER_FEE_INFO"),
;
/**
* 前缀
*/
private String prefix;
/**
* 项目统一前缀
*/
public static final String COMMON_PREFIX = "XXX";
CacheKeyConstant(String prefix){
this.prefix = prefix;
}
public String getPrefix(String subKey) {
if(StringUtil.isNotEmpty(subKey)){
return COMMON_PREFIX + prefix + "_" + subKey;
}
return COMMON_PREFIX + prefix;
}
public String getPrefix() {
return COMMON_PREFIX + prefix;
}
}缓存存储：
/**
* @description 刷新订单到缓存
* @param order 订单信息
*/
public boolean refreshOrderToCache(Order order){
if(order == null || order.getOrderId() == null){
return ;
}
String orderId = order.getOrderId().toString();
//设置存储缓存数据
Map<String,String> cacheOrderMap = new HashMap<>(16);
cacheOrderMap.put(CacheKeyConstant.ORDER_BASE_INFO.getPrefix(orderId), JSON.toJSONString(buildBaseOrderVo(order)));
cacheOrderMap.put(CacheKeyConstant.ORDER_SUB_INFO.getPrefix(orderId), JSON.toJSONString(order.getCustomerOrderSubs()));
cacheOrderMap.put(CacheKeyConstant.ORDER_PRESALE_INFO.getPrefix(orderId), JSON.toJSONString(order.getPresaleOrderData()));
cacheOrderMap.put(CacheKeyConstant.ORDER_INVOICE_INFO.getPrefix(orderId), JSON.toJSONString(order.getOrderInvoice()));
cacheOrderMap.put(CacheKeyConstant.ORDER_TRACK_INFO.getPrefix(orderId), JSON.toJSONString(order.getOrderTrackInfo()));
cacheOrderMap.put(CacheKeyConstant.ORDER_PREMISE_INFO.getPrefix(orderId), JSON.toJSONString( order.getPresaleOrderData()));
cacheOrderMap.put(CacheKeyConstant.ORDER_FEE_INFO.getPrefix(orderId), JSON.toJSONString(order.getOrderFeeVo()));
superRedisUtils.mSetString(cacheOrderMap);
}缓存获取：
/**
* @description 通过订单号获取缓存数据
* @param orderId 订单号
* @return Order 订单实体信息
*/
public Order getOrderFromCache(String orderId){
if(StringUtils.isBlank(orderId)){
return null;
}
//定义查询缓存集合key
List<String> queryOrderKey = Arrays.asList(CacheKeyConstant.ORDER_BASE_INFO.getPrefix(orderId),CacheKeyConstant.ORDER_SUB_INFO.getPrefix(orderId),
CacheKeyConstant.ORDER_PRESALE_INFO.getPrefix(orderId),CacheKeyConstant.ORDER_INVOICE_INFO.getPrefix(orderId),CacheKeyConstant.ORDER_TRACK_INFO.getPrefix(orderId),
CacheKeyConstant.ORDER_PREMISE_INFO.getPrefix(orderId),CacheKeyConstant.ORDER_FEE_INFO.getPrefix(orderId));
//查询结果
List<String> result = redisUtils.mGet(queryOrderKey);
//基础信息
if(CollectionUtils.isEmpty(result)){
return null;
}
String[] resultInfo = result.toArray(new String[0]);
//基础信息
if(StringUtils.isBlank(resultInfo[0])){
return null;
}
BaseOrderVo baseOrderVo = JSON.parseObject(resultInfo[0],BaseOrderVo.class);
Order order = coverBaseOrderVoToOrder(baseOrderVo);
//订单商品
if(StringUtils.isNotBlank(resultInfo[1])){
List<OrderSub> orderSubs =JSON.parseObject(result.get(1), new TypeReference<List<OrderSub>>(){});
order.setCustomerOrderSubs(orderSubs);
}
//订单预售
if(StringUtils.isNotBlank(resultInfo[2])){
PresaleOrderData presaleOrderData = JSON.parseObject(resultInfo[2],PresaleOrderData.class);
order.setPresaleOrderData(presaleOrderData);
}
//订单发票
if(StringUtils.isNotBlank(resultInfo[3])){
OrderInvoice orderInvoice = JSON.parseObject(resultInfo[3],OrderInvoice.class);
order.setOrderInvoice(orderInvoice);
}
//订单轨迹
if(StringUtils.isNotBlank(resultInfo[5])){
OrderTrackInfo orderTrackInfo = JSON.parseObject(resultInfo[5],OrderTrackInfo.class);
order.setOrderTrackInfo(orderTrackInfo);
}
//订单履约信息
if(StringUtils.isNotBlank(resultInfo[6])){
List<OrderPremiseInfo> orderPremiseInfos =JSON.parseObject(result.get(6), new TypeReference<List<OrderPremiseInfo>>(){});
order.setPremiseInfos(orderPremiseInfos);
}
//订单费用明细信息
if(StringUtils.isNotBlank(resultInfo[7])){
OrderFeeVo orderFeeVo = JSON.parseObject(resultInfo[7],OrderFeeVo.class);
order.setOrderFeeVo(orderFeeVo);
}
return order;
}注意：获取缓存的结果跟传入的key的顺序保持对应即可。
缓存util方法封装：
/**
*
* @description 同时将多个 key-value (域-值)对设置到缓存中。
* @param mappings 需要插入的数据信息
*/
public void mSetString(Map<String, String> mappings) {
CallerInfo callerInfo = Ump.methodReg(UmpKeyConstants.REDIS.REDIS_STATUS_READ_MSET);
try {
redisClient.getClientInstance().mSetString(mappings);
} catch (Exception e) {
Ump.funcError(callerInfo);
}finally {
Ump.methodRegEnd(callerInfo);
}
}
/**
*
* @description 同时将多个key的结果返回。
* @param queryKeys 查询的缓存key集合
*/
public List<String> mGet(List<String> queryKeys) {
CallerInfo callerInfo = Ump.methodReg(UmpKeyConstants.REDIS.REDIS_STATUS_READ_MGET);
try {
return redisClient.getClientInstance().mGet(queryKeys.toArray(new String[0]));
} catch (Exception e) {
Ump.funcError(callerInfo);
}finally {
Ump.methodRegEnd(callerInfo);
}
return new ArrayList<String>(queryKeys.size());
}这里附上通过pipeline的util封装，可参考。
/**
* @description pipeline放松查询数据
* @param redisKeyList
* @return java.util.List<java.lang.String>
*/
public List<String> getValueByPipeline(List<String> redisKeyList) {
if(CollectionUtils.isEmpty(redisKeyList)){
return null;
}
List<String> resultInfo = new ArrayList<>(redisKeyList);
CallerInfo callerInfo = Ump.methodReg(UmpKeyConstants.REDIS.REDIS_STATUS_READ_GET);
try {
PipelineClient pipelineClient = redisClient.getClientInstance().pipelineClient();
//添加批量查询任务
List<JimFuture> futures = new ArrayList<>();
redisKeyList.forEach(redisKey -> {
futures.add(pipelineClient.get(redisKey.getBytes()));
});
//处理查询结果
pipelineClient.flush();
//可以等待future的返回结果，来判断命令是否成功。
for (JimFuture future : futures) {
resultInfo.add(new String((byte[])future.get()));
}
} catch (Exception e) {
log.error("getValueByPipeline error:",e);
Ump.funcError(callerInfo);
return new ArrayList<>(redisKeyList.size());
}finally {
Ump.methodRegEnd(callerInfo);
}
return resultInfo;
}注意：Pipeline不建议用来设置缓存值，因为本身不是原子性的操作。
4、压缩存储数据
压缩方法结果：
单个元素时：
| 压缩方法 | 压缩前大小Byte | 压缩后大小Byte | 压缩耗时 | 解压耗时 | 压缩解压后比对结果 |
|---|---|---|---|---|---|
| DefaultOutputStream | 446（0.43kb） | 254 （0.25kb） | 1ms | 0ms | 相同 |
| GzipOutputStream | 446（0.43kb） | 266 (0.25kbM) | 1ms | 1ms | 相同 |
| ZlibCompress | 446（0.43kb） | 254 （0.25kb） | 1ms | 0ms | 相同 |
四百个元素集合：
| 压缩方法 | 压缩前大小Byte | 压缩后大小Byte | 压缩耗时 | 解压耗时 | 压缩解压后比对结果 |
|---|---|---|---|---|---|
| DefaultOutputStream | 6732（6.57kb） | 190 （0.18kb） | 2ms | 0ms | 相同 |
| GzipOutputStream | 6732（6.57kb） | 202 (0.19kb) | 1ms | 1ms | 相同 |
| ZlibCompress | 6732（6.57kb） | 190 （0.18kb） | 1ms | 0ms | 相同 |
四万个元素集合时：
| 压缩方法 | 压缩前大小Byte | 压缩后大小Byte | 压缩耗时 | 解压耗时 | 压缩解压后比对结果 |
|---|---|---|---|---|---|
| DefaultOutputStream | 640340（625kb） | 1732 （1.69kb） | 37ms | 2ms | 相同 |
| GzipOutputStream | 640340（625kb） | 1744 (1.70kb) | 11ms | 3ms | 相同 |
| ZlibCompress | 640340（625kb） | 1732 （1.69kb） | 69ms | 2ms | 相同 |
压缩代码样例
DefaultOutputStream
public static byte[] compressToByteArray(String text) throws IOException {
ByteArrayOutputStream outputStream = new ByteArrayOutputStream();
Deflater deflater = new Deflater();
DeflaterOutputStream deflaterOutputStream = new DeflaterOutputStream(outputStream, deflater);
deflaterOutputStream.write(text.getBytes());
deflaterOutputStream.close();
return outputStream.toByteArray();
}public static String decompressFromByteArray(byte[] bytes) throws IOException {
ByteArrayInputStream inputStream = new ByteArrayInputStream(bytes);
Inflater inflater = new Inflater();
InflaterInputStream inflaterInputStream = new InflaterInputStream(inputStream, inflater);
ByteArrayOutputStream outputStream = new ByteArrayOutputStream();
byte[] buffer = new byte[1024];
int length;
while ((length = inflaterInputStream.read(buffer)) != -1) {
outputStream.write(buffer, 0, length);
}
inflaterInputStream.close();
outputStream.close();
byte[] decompressedData = outputStream.toByteArray();
return new String(decompressedData);
}GZIPOutputStream
public static byte[] compressGzip(String str) {
ByteArrayOutputStream outputStream = new ByteArrayOutputStream();
GZIPOutputStream gzipOutputStream = null;
try {
gzipOutputStream = new GZIPOutputStream(outputStream);
} catch (IOException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
try {
gzipOutputStream.write(str.getBytes("UTF-8"));
} catch (IOException e) {
throw new RuntimeException(e);
}finally {
try {
gzipOutputStream.close();
} catch (IOException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
}
return outputStream.toByteArray();
} public static String decompressGzip(byte[] compressed) throws IOException {
ByteArrayInputStream inputStream = new ByteArrayInputStream(compressed);
GZIPInputStream gzipInputStream = new GZIPInputStream(inputStream);
ByteArrayOutputStream outputStream = new ByteArrayOutputStream();
byte[] buffer = new byte[1024];
int length;
while ((length = gzipInputStream.read(buffer)) > 0) {
outputStream.write(buffer, 0, length);
}
gzipInputStream.close();
outputStream.close();
return outputStream.toString("UTF-8");
}ZlibCompress
public byte[] zlibCompress(String message) throws Exception {
String chatacter = "UTF-8";
byte[] input = message.getBytes(chatacter);
BigDecimal bigDecimal = BigDecimal.valueOf(0.25f);
BigDecimal length = BigDecimal.valueOf(input.length);
byte[] output = new byte[input.length + 10 + new Double(Math.ceil(Double.parseDouble(bigDecimal.multiply(length).toString()))).intValue()];
Deflater compresser = new Deflater();
compresser.setInput(input);
compresser.finish();
int compressedDataLength = compresser.deflate(output);
compresser.end();
return Arrays.copyOf(output, compressedDataLength);
}public static String zlibInfCompress(byte[] data) {
String s = null;
Inflater decompresser = new Inflater();
decompresser.reset();
decompresser.setInput(data);
ByteArrayOutputStream o = new ByteArrayOutputStream(data.length);
try {
byte[] buf = new byte[1024];
while (!decompresser.finished()) {
int i = decompresser.inflate(buf);
o.write(buf, 0, i);
}
s = o.toString("UTF-8");
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
try {
o.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
decompresser.end();
return s;
}可以看到压缩效率比较好，压缩效率可以从几百kb压缩到几kb内；当然也是看具体场景。不过这里就是最好是避免调用量大的场景使用，毕竟解压和压缩数据量大会比较耗费cpu性能。如果是黄金链路使用，还需要具体配合压测，对比前后接口性能。
5、替换存储方案
如果数据量庞大，那么其实本身是不是就不太适合redis这种缓存存储了。可以考虑es或者mongo这种文档式存储结构，存储大的数据格式。
总结：
redis缓存的使用是一个支持业务和功能高并发的很好的使用方案，但是随着使用场景的多样性以及数据的增加，可能逐渐的会出现大key，日常使用中都可以注意以下几点：
1.分而治之：如果需要存储大量的数据，避免直接放到缓存中。可以将其拆分成多个小的value。就像是咱们日常吃饭，盛到碗里，一口一口的吃，俗话说的好呀：“细嚼慢咽”。
2.避免使用不必要的数据结构。例如，如果只需要存储一个字符串结构的数据，就不要过度设计，使用Hash或者List等数据结构。
3.定期清理过期的key。如果Redis中存在大量的过期key，就会导致Redis的性能下降，或者场景非必要以缓存来持久存储的，可以添加过期时间，定时清理过期的key，就像是家中的日常垃圾类似，定期的清洁和打扫，居住起来咱们才会更加舒服和方便。
4.对象压缩。将大的数据压缩成更小的数据，也是一种好的解决方案，不过要注意压缩和解压的频率，毕竟是比较耗费cpu的。
以上是我根据现有实际场景总结出的一些解决手段，记录了这些大key的优化经验，希望可以在日常场景中帮助到大家。大家有其他的好的经验，也可以分享出来。
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