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GaussDB(for Redis) 特性揭秘:大 key 治理

jf_94205927 ? 來源:jf_94205927 ? 作者:jf_94205927 ? 2024-03-28 22:06 ? 次閱讀
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從 DBA 的視角看,大 Key 無疑是引起 Redis 線上問題的常見原因。為了解決大 Key 隱患,業(yè)務首先要遵守合理的開發(fā)規(guī)范,減少大 Key 的產(chǎn)生和訪問依賴。但有時大 Key 是在程序運行過程中悄悄產(chǎn)生的,讓人防不勝防。因此,一款可隨時在線診斷,且能主動預警,防患于未然的 Redis 服務產(chǎn)品顯得尤為重要。

作為由華為云精心打造的企業(yè)級 Redis,GaussDB(for Redis)提供了完備的大 Key 解決方案,支持大 Key 在線診斷、監(jiān)控預警、承載力強等能力,讓 DBA 如虎添翼。

GaussDB(for Redis)

支持大 Key 在線診斷

GaussDB(for Redis)采用計算、存儲分離的高可靠架構,每個計算節(jié)點上都部署有后臺任務。GaussDB(for Redis)通過后臺任務持續(xù)檢測分析存儲池中的大 key 情況,用戶執(zhí)行命令時直接取結果,不會影響線上業(yè)務,跟業(yè)界阻塞式全量掃描方式相比,更安全。

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用戶執(zhí)行 bigkeys 命令后,將直接從節(jié)點上獲取“答案”,不用全庫掃描引起不必要的性能影響。

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此外,GaussDB(for Redis)支持用戶自定義大 key 標準,比如大于 1MB 的 string、大于 10000 個元素的 hash 類型等。該功能一經(jīng)推出,收獲了很多客戶和 DBA 小伙伴的認可及點贊。

GaussDB(for Redis)

支持大 key 監(jiān)控預警

分享兩個真實案例:

1、業(yè)務周期性執(zhí)行“l(fā)range 0 -1”獲取 list key 的所有元素。但由于程序 bug,業(yè)務也同時在長期、緩慢地向這個 key 中持續(xù)追加,導致 key 越來越長。直到線上業(yè)務出問題,幾經(jīng)波折,才發(fā)現(xiàn)了這個危險的大 Key。

2、業(yè)務長期穩(wěn)定運行,有一天有新組件上線,線上業(yè)務開始不斷超時。幾經(jīng)排查,發(fā)現(xiàn)新組件對 Redis 執(zhí)行 hmset f1 v1 f2 v2……,一條寫入命令攜帶了長達 2 萬個參數(shù),嚴重影響了生產(chǎn)業(yè)務。

從 DBA 的角度,這類問題需要一個“大 Key 偵探”時刻盯防,一旦有對大 Key 的高危操作,立刻主動預警。

GaussDB(for Redis)設計了 10+監(jiān)控指標,提供“大 Key 偵探”的能力,例如:單個請求回包的最大元素個數(shù)(識別 lrange 0 -1 操作大 key 引起阻塞的場景)、單個請求攜帶的最大參數(shù)個數(shù)(識別 hmset 上萬元素批導引起阻塞的場景)……DBA 只需要根據(jù)多年經(jīng)驗,將這類指標訂閱告警,即可在第一時間“抓住大 Key 案發(fā)現(xiàn)場”,將風險扼殺于萌芽狀態(tài)。

GaussDB(for Redis)

對大 Key 的承載能力更強

即使在大 Key 存在的一些業(yè)務場景,GaussDB(for Redis)的表現(xiàn)也是遠優(yōu)于開源 Redis 的。下面將介紹大 Key 經(jīng)常引起的一些問題:

1、大 key 引發(fā)了 CPU 100%,阻塞生產(chǎn)業(yè)務

在開源 Redis 中,大 key 容易引起 CPU 占用 100%,使生產(chǎn)業(yè)務受損,引起線上問題。這是因為開源 Redis 本身就是單線程,尤其在這種比較脆弱的架構下使用大 key,更容易引起線程阻塞,從而影響整個實例。

GaussDB(for Redis)的多線程架構天然就對大 key 更友好,不會有這個問題困擾。即使單個線程被個別大 Key 影響,整個 GaussDB(for Redis)實例包含數(shù)十、上百個線程,整體業(yè)務基本都不會受到干擾。

2、大 key 因個別分片帶寬高,被 Redis 頻繁“流控”

目前市面上有一些開源 Redis 是基于一個大的容器混合部署很多租戶的 Redis 進程,但在這種架構下,為了避免一個客戶的 Redis 影響其他客戶,往往會對客戶的 Redis 進程進行流量控制,當某個客戶業(yè)務中對大 key 有較為頻繁的操作時,很容易觸發(fā)給客戶設定的該租戶的帶寬閾值并觸發(fā)流控,從而導致線上業(yè)務受損。

相比之下,GaussDB(for Redis)的每個分片都是一個獨立的容器,是客戶的獨享資源,更可靠,連接數(shù)、帶寬等資源不設主動流控,尤其是節(jié)點帶寬資源的“天花板”非常高。

3、大 key 導致傾斜,分片內存占用不均勻

開源 Redis 集群中,存儲大 key 會導致內存空間不均勻、消耗不均衡,大 key 所在分片有 OOM 風險。

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GaussDB(for Redis)采用高性能存儲池,不會對某個節(jié)點分片造成數(shù)據(jù)量的傾斜,支持大 key 可靠存儲,不會導致分片 OOM。

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4、Redis 擴容時要搬遷數(shù)據(jù),大 key 總引起問題

開源 Redis 擴容時,由于涉及數(shù)據(jù)跨片搬遷,擴容過程耗時久,存在訪問阻塞的風險。如圖所示,因此開源 Redis 在有大 key 的情況下,擴容必須謹慎!

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GaussDB(for Redis)支持秒級無感擴容,不論擴容量,還是擴 CPU,都不需要搬遷數(shù)據(jù),因此也不受大 Key 影響,運維體驗極佳。

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本文介紹了 GaussDB(for Redis)的大 Key 診斷、大 Key 預警特性,以及在大 Key 場景下如何解決開源 Redis 的穩(wěn)定性痛點,為客戶提供了高效可靠的大 Key 解決方案。未來,GaussDB(for Redis)將持續(xù)致力于開發(fā)更多好用的企業(yè)級特性,幫助客戶輕松運維,高效開發(fā)。

審核編輯 黃宇

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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