大Key多Key分拆方案

业务场景中经常会有各种大key多key的情况, 比如:
1: 单个简单的key存储的value很大
2: hash,set,zset,list中存储过多的元素(以万为单位)
3:一个集群存储了上亿的key,Key 本身过多也带来了更多的空间占用

由于redis是单线程运行的,如果一次操作的value很大会对整个redis的响应时间造成负面影响,所以,业务上能拆则拆,下面举几个典型的分拆方案。

单个简单的key存储的value很大

  • 该对象需要每次都整存整取
    可以尝试将对象分拆成几个key-value, 使用multiGet获取值,这样分拆的意义在于分拆单次操作的压力。
    将操作压力平摊到多个redis实例中,降低对单个redis的IO影响。
  • 该对象每次只需要存取部分数据
    可以像第一种做法一样,分拆成几个key-value,也可以将这个存储在一个hash中,每个field代表一个具体的属性,使用hget,hmget来获取部分的value,使用hset,hmset来更新部分属性。

    hash, set,zset,list 中存储过多的元素

    类似于场景一种的第一个做法,可以将这些元素分拆。
    以hash为例,原先的正常存取流程是 hget(hashKey, field); hset(hashKey, field, value)
    现在,固定一个桶的数量,比如 10000, 每次存取的时候,先在本地计算field的hash值,模除 10000, 确定了该field落在哪个key上。

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newHashKey = hashKey + (hash(field) % 10000);  
hset(newHashKey, field, value);
hget(newHashKey, field)
```
set, zset, list 也可以类似上述做法。但有些不适合的场景,比如,要保证 lpop 的数据的确是最早push到list中去的,这个就需要一些附加的属性,或者是在key的拼接上做一些工作(比如list按照时间来分拆)。

## 一个集群存储了上亿的key
如果key的个数过多会带来更多的内存空间占用,
- key本身的占用(每个key 都会有一个Category前缀)
- 集群模式中,服务端需要建立一些slot2key的映射关系,这其中的指针占用在key多的情况下也是浪费巨大空间
这两个方面在key个数上亿的时候消耗内存十分明显(Redis 3.2及以下版本均存在这个问题,4.0有优化);

所以减少key的个数可以减少内存消耗,可以参考的方案是转Hash结构存储,即原先是直接使用Redis String的结构存储,现在将多个key存储在一个Hash结构中,具体场景参考如下:

一: key 本身就有很强的相关性,比如多个key 代表一个对象,每个key是对象的一个属性,这种可直接按照特定对象的特征来设置一个新Key——Hash结构, 原先的key则作为这个新Hash 的field。
举例说明: 原先存储的三个key,user.zhangsan-id = 123; user.zhangsan-age = 18; user.zhangsan-country = china;
这三个key本身就具有很强的相关特性,转成Hash存储就像这样

key = user.zhangsan
field:id = 123;
field:age = 18;
field:country = china;

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即redis中存储的是一个key :user.zhangsan, 他有三个 field, 每个field + key 就对应原先的一个key。

二: key 本身没有相关性,预估一下总量,采取和上述第二种场景类似的方案,预分一个固定的桶数量
比如现在预估key的总数为 2亿,按照一个hash存储100个field来算,需要 2亿 / 100 = 200W 个桶 (200W 个key占用的空间很少,2亿可能有将近 20G )
原先比如有三个key:

user.123456789, user.987654321, user.678912345

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现在按照200W 固定桶分就是先计算出桶的序号hash(123456789) % 200W,这里最好保证这个hash算法的值是个正数,否则需要调整下模除的规则;
这样算出三个key 的桶分别是1,2,2。所以存储的时候调用hset(key, field, value),读取的时候使用hget(key, field)

key1: hset(user.1,123456789,value);
hget(user.1,123456789);
key2: hset(user.2,987654321,value);
hget(user.2,987654321);
key3: hset(user.2,678912345,value);
hget(user.2,678912345);
`
注意两个地方:
1,hash取模对负数的处理;
2,预分桶的时候,一个hash中存储的值最好不要超过512,100左右较为合适

大Bitmap或布隆过滤器(Bloom)拆分

使用bitmap或布隆过滤器的场景,往往是数据量极大的情况,在这种情况下,Bitmap和布隆过滤器使用空间也比较大,比如用于userid匹配的布隆过滤器,就需要512MB的大小,这对redis来说是绝对的大value了。
这种场景下,我们就需要对其进行拆分,拆分为足够小的Bitmap,比如将512MB的大Bitmap拆分为1024个512KB的Bitmap。不过拆分的时候需要注意,要将每个key落在一个Bitmap上。有些业务只是把Bitmap拆开,但还是当做一个整体的bitmap看,所以一个key还是落在多个Bitmap上,这样就有可能导致一个key请求需要查询多个节点、多个Bitmap。被请求的值被hash到多个Bitmap上,也就是redis的多个key上,这些key还有可能在不同节点上,这样拆分显然大大降低了查询的效率。

因此我们所要做的是把所有拆分后的Bitmap当作独立的bitmap,然后通过hash将不同的key分配给不同的bitmap上,而不是把所有的小Bitmap当作一个整体。这样做后每次请求都只要取redis中一个key即可。

有同学可能会问,通过这样拆分后,相当于Bitmap变小了,会不会增加布隆过滤器的误判率?实际上是不会的,布隆过滤器的误判率是哈希函数个数k,集合元素个数n,以及Bitmap大小m所决定的,其约等于。因此如果我们在第一步,也就是在分配key给不同Bitmap时,能够尽可能均匀的拆分,那么n/m的值几乎是一样的,误判率也就不会改变。
同时,客户端也提供便利的api setBits/getBits用于一次操作同一个key的多个bit值 。

建议:k取13个,单个bloomfilter控制在512KB以下

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