面试官：如何解决 Redis 数据倾斜、热点等问题

布满荆棘的人生 2023-09-23 18:40 88阅读 0赞

Redis 作为一门主流技术，应用场景非常多，很多大中小厂面试都列为重点考察内容

前几天有小伙伴学习时，遇到下面几个问题，来咨询小编

考虑到这些问题比较高频，工作中经常会遇到，这里写篇文章系统讲解下

问题描述：

> 向你提问：小编，在复习redis时，有些疑问，麻烦看看：
> 
> 如果redis集群出现数据倾斜，数据分配不均，该如何解决？
> 
> 处理hotKey时，为key创建多个副本，如k-1，k-2…， 如何让这些副本能均匀写入？如何均匀访问？
> 
> redis使用hash slot来维护集群。与一致性哈希类似，都可以避免全量迁移。为什么不直接使用一致性hash？

### **小编 回复：** ###

分布式缓存作为性能加速器，在系统优化中承担着非常重要的角色。相比本地缓存，虽然增加了一次网络传输，大约占用不到 1 毫秒外，但是却有集中化管理的优势，并支持非常大的存储容量。

分布式缓存领域，目前应用比较广泛的要数 Redis 了，该框架是纯内存储存，单线程执行命令，拥有丰富的底层数据结构，支持多种维度的数据存储和查找。

当然，数据量一大，各种问题就出现了，比如：数据倾斜、数据热点等

### **什么是数据倾斜？** ###

单台机器的硬件配置有上限制约，一般我们会采用分布式架构将多台机器组成一个集群，下图的集群就是由三台Redis单机组成。客户端通过一定的路由策略，将读写请求转发到具体的实例上。

由于业务数据特殊性，按照指定的分片规则，可能导致不同的实例上数据分布不均匀，大量的数据集中到了一台或者几台机器节点上计算，从而导致这些节点负载多大，而其他节点处于空闲等待中，导致最终整体效率低下。

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### **数据倾斜有哪些原因呢？** ###

**1、存在大key**

比如存储一个或多个 String 类型的 bigKey 数据，内存占用很大。

Tom哥之前排查过这种问题，有同事开发时为了省事，采用JSON格式，将多个业务数据合并到一个 value，只关联一个key，导致了这个键值对容量达到了几百M。

频繁的大key读写，内存资源消耗比较重，同时给网络传输带了极大的压力，进而导致请求响应变慢，引发雪崩效应，最后系统各种超时报警。

**解决方案：**

办法非常简单，采用`化整为零`的策略，将一个bigKey拆分为多个小key，独立维护，成本会降低很多。当然这个拆也讲究些原则，既要考虑业务场景也要考虑访问场景，将关联紧密的放到一起。

比如：有个RPC接口内部对 Redis 有依赖，之前访问一次就可以拿到全部数据，拆分将要控制单值的大小，也要控制访问的次数，毕竟调用次数增多了，会拉大整体的接口响应时间。

浙江的政府机构都在提倡优化流程，最多跑一次，都是一个道理。

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**2、HashTag 使用不当**

Redis 采用单线程执行命令，从而保证了原子性。当采用集群部署后，为了解决mset、lua 脚本等对多key 批量操作，为了保证不同的 key 能路由到同一个 Redis 实例上，引入了HashTag 机制。

用法也很简单，使用`{}`大括号，指定key只计算大括号内字符串的哈希，从而将不同key的健值对插入到同一个哈希槽。

**举个例子：**

192.168.0.1:6380> CLUSTER KEYSLOT testtag
    (integer) 764
    192.168.0.1:6380> CLUSTER KEYSLOT {testtag}
    (integer) 764
    192.168.0.1:6380> CLUSTER KEYSLOT mykey1{testtag}
    (integer) 764
    192.168.0.1:6380> CLUSTER KEYSLOT mykey2{testtag}
    (integer) 764

check 下业务代码，有没有引入HashTag，将太多的key路由到了一个实例。结合具体场景，考虑如何做下拆分。

就像 RocketMQ 一样，很多时候只要能保证分区有序，就可以满足我们的业务需求。具体实战中，要找到这个平衡点，而不是为了解决问题而解决问题。

**3、slot 槽位分配不均**

如果采用 Redis Cluster 的部署方式，集群中的数据库被分为16384个槽（slot），数据库中的每个健都属于这16384个槽的其中一个，集群中的每个节点可以处理的0个或最多16384个槽。

你可以手动做迁移，将一个比较大的 slot 迁移到稍微空闲的机器上，保证存储和访问的均匀性。

### **什么是缓存热点？** ###

缓存热点是指大部分甚至所有的业务请求都命中同一份缓存数据，给缓存服务器带来了巨大压力，甚至超过了单机的承载上限，导致服务器宕机。

**解决方案：**

**1、复制多份副本**

我们可以在key的后面拼上有序编号，比如key\#01、key\#02。。。key\#10多个副本，这些加工后的key位于多个缓存节点上。

客户端每次访问时，只需要在原key的基础上拼接一个分片数上限的随机数，将请求路由不到的实例节点。

注意：缓存一般都会设置过期时间，为了避免缓存的集中失效，我们对缓存的过期时间尽量不要一样，可以在预设的基础上增加一个随机数。

至于数据路由的均匀性，这个由 Hash 算法来保证。

**2、本地内存缓存**

把热点数据缓存在客户端的本地内存中，并且设置一个失效时间。对于每次读请求，将首先检查该数据是否存在于本地缓存中，如果存在则直接返回，如果不存在再去访问分布式缓存的服务器。

本地内存缓存彻底“解放”了缓存服务器，不会对缓存服务器有任何压力。

缺点：实时感知最新的缓存数据有点麻烦，会产生数据不一致的情况。我们可以设置一个比较短的过期时间，采用被动更新。当然，也可以用监控机制，如果感知到数据已经发生了变化，及时更新本地缓存。

###  ###

### **Redis Cluster 为什么不用一致性Hash?** ###

Redis Cluster 集群有16384个哈希槽，每个`key`通过`CRC16`校验后对`16384`取模来决定放置哪个槽。集群的每个节点负责一部分hash槽，举个例子，比如当前集群有3个节点，那么`node-1` 包含 0 到 5460 号哈希槽，`node-2` 包含 5461 到 10922 号哈希槽，`node-3`包含 10922 到 16383 号哈希槽。

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一致性哈希算法是 1997年麻省理工学院的 Karger 等人提出了，为的就是解决分布式缓存的问题。

一致性哈希算法本质上也是一种取模算法，不同于按服务器数量取模，一致性哈希是对固定值 2^32 取模。

> 公式 = hash（key） % 2^32

其取模的结果必然是在 \[0, 2^32-1\] 这个区间中的整数，从圆上映射的位置开始顺时针方向找到的第一个节点即为存储key的节点

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一致性哈希算法大大缓解了扩容或者缩容导致的缓存失效问题，只影响本节点负责的那一小段key。如果集群的机器不多，且平时单机的负载水位很高，某个节点宕机带来的压力很容易引发雪崩效应。

**举个例子：**

Redis 集群 总共有4台机器，假设数据分布均衡，每台机器承担 四分之一的流量，如果某一台机器突然挂了，顺时针方向下一台机器将要承担这多出来的 四分之一 流量，最终要承担 二分之一 的流量，还是有点恐怖。

但是如果采用 `CRC16`计算后，并结合槽位与实例的绑定关系，无论是扩容还是缩容，只需将相应节点的key做下数据平滑迁移，广播存储新的槽位映射关系，不会产生缓存失效，灵活性很高。

另外，如果服务器节点配置存在差异化，我们可以自定义分配不同节点负责的 slot 编号，调整不同节点的负载能力，非常方便。

好了，今天就分享这么多。

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