关于Redis热点key的一些思考

昨天在和一个已经跳槽的同事聊天时，询问他这段时间面试时碰到的一些问题。自己也想积累一下这方面的知识。其中他说了在面试某赞公司时面试官问他关于热点key的的解决方案。于是针对这次谈话以及上网查的一些资料后的思考进行一下总结。方便后续自己查阅。

什么是热点key

其实对于热点key，网上一查一大堆，这里我就引用网上的一段话。

从基于用户消费的数据远远大于生产的数据的角度来讲，我们平常使用的知乎等软件时，大多数人平常仅仅只是浏览，并不会去提问问题、发表的文章，偶尔会发表自己的文章或者看法，这就是一个典型的读多写少的情景，当然此类情景不太容易导致热点的产生。

在日常工作生活中一些突发的的事件，诸如：“双11”期间某些热门商品的降价促销，当这其中的某一件商品被数万次点击、购买时，会形成一个较大的需求量，这种情况下就会产生一个单一的key，这样就会引起一个热点；同理，当被大量刊发、浏览的热点新闻，热点评论等也会产生热点；另外，在服务端读数据进行访问时，往往会对数据进行分片切分，此类过程中会在某一主机server上对相应的key进行访问，当访问超过主机server极限时，就会导致热点key问题的产生。

如何解决？

针对于热点key的解决方案网上的查找出来无非就是两种

• 服务端缓存：即将热点数据缓存至服务端的内存中
• 备份热点key：即将热点key+随机数，随机分配至redis其他节点中。这样访问热点key的时候就不会全部命中到一台机器上了。

其实这两个解决方案前提都是知道了热点key是什么的情况，那么如何找到热点key呢？

热点检测

1. 凭借经验，进行预估：例如提前知道了某个活动的开启，那么就将此key作为热点key
2. 客户端收集：在操作redis之前对数据进行统计
3. 抓包进行评估：redis使用tcp协议与客户端进行通信，通信协议采用的是resp，所以能进行拦截包进行解析
4. 在proxy层，对每一个 redis 请求进行收集上报
5. redis自带命令查询：redis4.0.4版本提供了redis-cli –hotkeys就能找出热点key

如果要用redis自带命令查询时，要注意需要先把内存逐出策略设置为allkeys-lfu或者volatile-lfu，否则会返回错误。进入redis中使用config set maxmemory-policy allkeys-lfu即可。

服务端缓存

假设我们已经统计出了一些热点key，将这些数据缓存到了服务端，那么还有一个问题。就是如何保证redis和服务端热点key的数据一致性。我这里想到的解决方案是利用redis自带的消息通知机制，对于热点key客户端建立一个监听，当热点key有更新操作的时候，客户端也随之更新。

主要代码如下，监听类负责接收到redis的事件，然后筛选出热点key进行相应的动作

public class keyexpiredeventmessagelistener implements messagelistener {

    @autowired
    private redistemplate redistemplate;

    @override
    public void onmessage(message message, byte[] pattern) {
        string key = new string(message.getchannel());
        key = key.substring(key.indexof(":")+1);
        string action = new string(message.getbody());
        if (hotkey.containkey(key)){
            string value = redistemplate.opsforvalue().get(key)+"";
            switch (action){
                case "set":
                    log.info("热点key:{} 修改",key);
                    hotkeyaction.update.action(key,value);
                    break;
                case "expired":
                    log.info("热点key:{} 到期删除",key);
                    hotkeyaction.remove.action(key,null);
                    break;
                case "del":
                    log.info("热点key:{} 删除",key);
                    hotkeyaction.remove.action(key,null);
                    break;
            }
        }
    }
}

建立一个存储热点key的数据结构concurrenthashmap，并设置相应的操作方法，这里设置了假数据，在static代码块中直接设置了两个热点key

public class hotkey {

    private static map<string,string> hotkeymap = new concurrenthashmap<>();
    private static list<string> hotkeylist = new copyonwritearraylist<>();

    static {
        sethotkey("hu1","1");
        sethotkey("hu2","2");
    }

    public static void sethotkey(string key,string value){
        hotkeymap.put(key,value);
        hotkeylist.add(key);
    }

    public static void updatehotkey(string key,string value){
        hotkeymap.put(key,value);
    }

    public static string gethotvalue(string key){
        return hotkeymap.get(key);
    }

    public static void removehotkey(string key){
        hotkeymap.remove(key);
    }

    public static boolean containkey(string key){
        return hotkeylist.contains(key);
    }
}

其实用redis的事件通知机制挺不好的，因为只要开启了事件通知，那么每个key的变化都会发消息，这样也会平白无故的加重redis服务器的负担。当然我只是简单的演示一下，除了这种通知方案以外还有很多种方法。

备份热点key

这个方案说起来其实也很简单，就是不要让key走到一台机器上就行，但是我们知道在redis集群中包含了16384个哈希槽(hash slot)，集群使用公式crc16(key) % 16384来计算key属于哪个槽。那么同一个key计算出来的值应该都是一样的，如何将key分到其他机器上呢？只要再后面加上随机数就行了，这样就能保证同一个key分布在不同机器上，在访问的时候通过key+随机数的方式进行访问。

伪代码如下

const m = n * 2
//生成随机数
random = genrandom(0, m)
//构造备份新key
bakhotkey = hotkey + “_” + random
data = redis.get(bakhotkey)
if data == null {
     //从数据库中取数据
    data = getfromdb()
    //存放在redis中，以便下次能取到
    redis.set(bakhotkey, expiretime + genrandom(0,5))
}

 

写在最后