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熬了一个通宵,终于把Reids的7千万个Key删完了,今天脑子都嗡嗡响!

java版web项目 开发 2020年08月24日

前言

由于有一条业务线不理想,高层决定下架业务。对于我们技术团队而言,其对应的所有服务器资源和其他相关资源都要释放。释放了8台应用服务器;1台es服务器;删除分布式定时任务中心相关的业务任务;备份并删除MySQL数据库;删除Redis中相关的业务缓存数据。CTO指名点姓让我带头冲锋,才扣了我绩效……好吧,冲~

其他都还好,不多时就解决了。唯独这删除Redis中的数据,害得我又熬了一个通宵,真是折煞我也!

难点分析

共用Redis服务集群

由于这条业务线的数据在Redis大概在3G左右,完全没必要单独建一个Redis服务集群,本着能节约就节约的态度,当初就决定和其他项目共享一个集群(这个集群配置:16个节点,128G内存,还算豪华吧~)集群配置如下:

在这种共用集群的情况下,导致无法简单粗暴的释放。因此只能选择删除Key的方式。

Key命名不规范

要删除Key,首先就要精准的定位出哪些Key需要删除,如果勿删Key,会影响到其他服务正常运转!如果Key本身设置了过期时间,但有些数据需是持久化的。然而那该死的项目经理一直催项目进度,导致开发人员在开发过程中很多地方都没有设计到位,比如Redis Key散落在项目代码的每个角落;比如命名不是很规范。真不知道是怎么review代码!哦,想必是没有时间review,那该死的项目经理……

我随便截个支付服务中的Key命名:

怎么样?是不是觉得我们开发人员写的代码很low~别笑,在实际工作中,还有比这更low的!希望你别遇到,不然真的很痛苦~

解决思路

经过以上的分析,我们简单归纳如下:

  •  我们真正关心的是那些未设置过期时间的Key
  •  不能误删除Key,否则下个月绩效也没了
  •  由于Key的命名及使用及其不规范,导致Key的定位难度很大

看来,通过scan命令扫描匹配Key的方式行不通了。只能通过人肉搜索了~

幸而Idea的搜索大法好,这个项目中使用的是spring-boot-starter-data-redis.因此我通过搜索RedisTemplate和StringRedisTemplate定位所有操作redis的代码,具体步骤如下:

1、通过这些代码统计出Key的前缀并录入到文本中;

2、通过python脚本把载入文中中的的Key并在后面加上“*”通配符;

3、通过python脚本通过scan命令扫描出这些key;

4、为了便于检查,我们并没有直接使用del命令删除key,在删除key之前,先通过debug object key的方式得到其序列化的长度,再执行删除并返回序列化长度。这样,我们就可以统计出所有key的序列化长度来得到我们释放的空间大小。关键代码如下: 


  1. def get_key(rdbConn,start):  
  2.        try:  
  3.        keys_list = rdbConn.scan(start,count=2000 
  4.        return keys_list  
  5.        exceptException,e:  
  6.        print e  
  7.    ''' Redis DEBUG OBJECT command got key info '''  
  8.    def get_key_info(rdbConn,keyName):  
  9.        try:  
  10.        rpiple = rdbConn.pipeline()  
  11.        rpiple.type(keyName)  
  12.        rpiple.debug_object(keyName)  
  13.        rpiple.ttl(keyName)  
  14.        key_info_list = rpiple.execute()  
  15.        return key_info_list  
  16.        exceptException,e:  
  17.        print"INFO : ",e  
  18.    def redis_key_static(key_info_list):  
  19.        keyType = key_info_list[0]  
  20.        keySize = key_info_list[1]['serializedlength']  
  21.        keyTtl = key_info_list[2]  
  22.        key_size_static(keyType,keySize,keyTtl) 

通过以上方式,能够统计出究竟释放了多少内存了。

由于这个集群是有这么接近7千万个key:

因此,等到了第二天天亮,我睡眼朦胧的看了一下,终于删除完毕了,时间07:13...早高峰即将来临……

知耻而后勇

从来没有经历过因业务下线而清除资源的经验。这次事情真心让我觉得细微之处见真功夫的道理。如果一开始我们就能够遵循开发规范来使用和设计redis key,也不至于浪费这么多时间。为了让key的命名和使用更加规范,以及今后避免再次遇到这种情况,下午睡醒之后,我就在redis公共组件库里面添加了一个配置和自定义了key序列化,代码如下:


  1. @ConfigurationProperties(prefix = "spring.redis.prefix" 
  2. publicclassRedisKeyPrefixProperties{  
  3.     privateBoolean enable = Boolean.TRUE;  
  4.     privateString key;  
  5.     publicBoolean getEnable() { 
  6.          return enable;  
  7.     }  
  8.     publicvoid setEnable(Boolean enable) {  
  9.         this.enable = enable;  
  10.     }  
  11.     publicString getKey() {  
  12.         return key;  
  13.     }  
  14.     publicvoid setKey(String key) {  
  15.         this.key = key;  
  16.     }  

  1. /**  
  2.  * @desc 对字符串序列化新增前缀  
  3.  * @author create by liming sun on 2020-07-21 14:09:51  
  4.  */  
  5. publicclassPrefixStringKeySerializerextendsStringRedisSerializer{  
  6.     privateCharset charset = StandardCharsets.UTF_8; 
  7.      privateRedisKeyPrefixProperties prefix;  
  8.     publicPrefixStringKeySerializer(RedisKeyPrefixProperties prefix) {  
  9.         super(); 
  10.          this.prefix = prefix;  
  11.     }  
  12.     @Override  
  13.     publicString deserialize(@Nullablebyte[] bytes) {  
  14.         String saveKey = newString(bytes, charset);  
  15.         if(prefix.getEnable() != null&& prefix.getEnable()) {  
  16.             String prefixKey = spliceKey(prefix.getKey());  
  17.             int indexOf = saveKey.indexOf(prefixKey);  
  18.             if(indexOf > 0) {  
  19.                 saveKeysaveKey = saveKey.substring(indexOf);  
  20.             }  
  21.         }  
  22.         return(saveKey.getBytes() == null? null: saveKey);  
  23.     }  
  24.     @Override  
  25.     publicbyte[] serialize(@NullableString key) {  
  26.         if(prefix.getEnable() != null&& prefix.getEnable()) {  
  27.             key = spliceKey(prefix.getKey()) + key;  
  28.         }  
  29.         return(key == null? null: key.getBytes(charset));  
  30.     }  
  31.     privateString spliceKey(String prefixKey) {  
  32.         if(StringUtils.isNotBlank(prefixKey) && !prefixKey.endsWith(":")) {  
  33.             prefixKeyprefixKey = prefixKey + "::";  
  34.         }  
  35.         return prefixKey;  
  36.     }  

使用效果

为了避免再次发生这种工作低效而又不得不做的事情,我们在开发规范中规定,新项目中redis的使用必须设置此配置,前缀就设置为:项目编号。另外,一个模块中的key必须统一定义在二方库的RedisKeyConstant类中。配置如下:


  1. spring:  
  2.     redis:  
  3.         prefix:  
  4.             enable: true  
  5.             key: E00P01    

  1. @Bean  
  2.    publicRedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {  
  3.        RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = newRedisTemplate<>();  
  4.        redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);  
  5.        // 支持key前缀设置的key Serializer  
  6.        redisTemplate.setKeySerializer(newPrefixStringKeySerializer());  
  7.        redisTemplate.setValueSerializer(newGenericJackson2JsonRedisSerializer());  
  8.        return redisTemplate;  
  9.    } 

通过以上方式,我们至少可以从项目维度来区分出key,避免了多个项目之间共用同一个集群时而导致重复key的问题。从项目维度对key进行了划分。更方便管理和运维。如果对于key的管理粒度要求更细,我们甚至可以细化到具体业务维度。我们在测试环境进行了压测,增加key前缀对redis性能几乎没有影响。性能方面能接受。

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