做购物网站支付需要怎么做,建设的网站首页,网站建设服务合同 印花税,server 2008 iis部署网站其他系列文章导航 Java基础合集数据结构与算法合集 设计模式合集 多线程合集 分布式合集 ES合集 文章目录
其他系列文章导航
文章目录
前言
一、Redis的数据类型
二、Big Key
2.1 什么是Big Key#xff1f;
2.2 Big Key产生的场景#xff1f;
2.3 如何识别Big Key
2.2 Big Key产生的场景
2.3 如何识别Big Key
2.4 Big Key的危害
2.5 如何解决Big Key问题
三、预防Big Key
四、总结 前言
在当今的数字化时代数据成为了企业竞争力的核心要素之一。 而Redis作为一种高效的内存数据结构因其快速存取和丰富的数据类型特性被广泛应用于各类数据处理场景。 在这篇文章中我们将深入探讨Redis支持的数据类型以及如何解决大Key问题。通过了解Redis的数据类型以及相应的使用场景我们可以更好地利用Redis的特性来满足各种数据存储需求。
同时对于大Key问题的解决策略将帮助我们在处理大规模数据时提高性能和效率。让我们一起进入Redis的世界探索其数据类型和大Key问题的解决方案。 一、Redis的数据类型
随着 Redis 版本的更新后面又支持了四种数据类型BitMap2.2 版新增、HyperLogLog2.8 版新增、GEO3.2 版新增、Stream5.0 版新增。
Redis 五种数据类型的应用场景
String 类型的应用场景缓存对象、常规计数、分布式锁、共享 session 信息等。List 类型的应用场景消息队列但是有两个问题1. 生产者需要自行实现全局唯一 ID2. 不能以消费组形式消费数据等。Hash 类型缓存对象、购物车等。Set 类型聚合计算并集、交集、差集场景比如点赞、共同关注、抽奖活动等。Zset 类型排序场景比如排行榜、电话和姓名排序等。
Redis 后续版本又支持四种数据类型它们的应用场景如下
BitMap2.2 版新增二值状态统计的场景比如签到、判断用户登陆状态、连续签到用户总数等HyperLogLog2.8 版新增海量数据基数统计的场景比如百万级网页 UV 计数等GEO3.2 版新增存储地理位置信息的场景比如滴滴叫车Stream5.0 版新增消息队列相比于基于 List 类型实现的消息队列有这两个特有的特性自动生成全局唯一消息ID支持以消费组形式消费数据。 二、Big Key
2.1 什么是Big Key
通俗易懂的讲Big Key就是某个key对应的value很大占用的redis空间很大本质上是大value问题。
key往往是程序可以自行设置的value往往不受程序控制因此可能导致value很大。
以下是一个可能导致Big Key问题的示例代码
import redis # 连接到Redis服务器
r redis.Redis(hostlocalhost, port6379, db0) # 存储数据到Redis中
r.hmset(user:1, {name: Alice, age: 20, gender: female}) # 从Redis中获取数据
data r.hgetall(user:1)
print(data)
在这个示例中我们将一个用户的姓名、年龄和性别存储到了一个哈希表中并且使用了一个非常长的键名“user:1”。如果有很多用户存储到Redis中就会产生很多长键名从而导致Big Key问题的出现。
因此我们应该尽量避免使用过长的键名或者将数据拆分成多个小的键值对以预防Big Key问题的产生。
2.2 Big Key产生的场景
redis数据结构使用不恰当未及时清理垃圾数据对业务预估不准确明星、网红的粉丝列表、某条热点新闻的评论列表
2.3 如何识别Big Key
使用redis自带的命令识别。
例如可以使用Redis官方客户端redis-cli加上--bigkeys参数可以找到某个实例5种数据类型(String、hash、list、set、zset)的最大key。
优点是可以在线扫描不阻塞服务缺点是信息较少内容不够精确。
2.4 Big Key的危害
阻塞请求内存增大阻塞网络影响主从同步、主从切换
2.5 如何解决Big Key问题
对大Key进行拆分对大Key进行清理监控Redis的内存、网络带宽、超时等指标定期清理失效数据压缩value 三、预防Big Key
预防Big Key问题主要可以从以下几个方面入手
评估大Key风险在业务评估时应充分考虑Redis中数据的大小和访问频率以判断是否存在大Key风险。如果存在大Key风险可能需要考虑调整业务逻辑避免产生过大的Redis键。添加监控对于Redis的使用应添加适当的监控例如Redis内存使用率过高报警、Redis慢查询报警、Redis大Key监控报警等以便及时发现并处理潜在的大Key问题。优化数据结构在存储数据时应尽量优化数据结构避免使用过大的键。例如可以将数据拆分成多个小的键值对而不是将所有数据存储在单个键中。使用更合适的数据类型Redis支持多种数据类型包括字符串、哈希表、列表、集合和有序集合等。在存储数据时应尽量选择合适的数据类型避免使用过于复杂的数据结构。定期清理数据对于一些过期或不再使用的数据应定期从Redis中删除以释放内存空间避免大Key的产生。分布式部署如果单台Redis服务器的内存容量有限可以考虑使用分布式部署的方式将数据分散到多台Redis服务器上以降低单台服务器的负载。异步删除对于大Key的删除可以考虑使用异步删除的方式以避免删除操作阻塞其他操作。 四、总结
在我们平时开发的时候一定要注意大Key的问题以免在生产环境出现问题。
