Redis大key问题与scan命令

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简介

前面不是写了一篇点赞功能的一种实现的文章吗

当时也提出了一些问题，今天就来解决其中的部分问题

开始

先讲一讲背景吧，以免没看过之前文章的迷惑

还是以点赞功能为话题，这里主要解决之前存在的大key问题

大key问题

由于Redis主线程为单线程模型，大key也会带来一些问题，如：

1、集群模式在slot分片均匀情况下，会出现数据和查询倾斜情况，部分有大key的Redis节点占用内存多，QPS高。

2、大key相关的删除或者自动过期时，会出现qps突降或者突升的情况，极端情况下，会造成主从复制异常，Redis服务阻塞无法响应请求。

策略

基于之前的设计，这里进行改进

因为点赞属于经常性操作，为了避免频繁操作数据库，这里的策略是：

redis
string key value
news:like:count:%s
新闻点赞数 string前缀:newsId		 count
修改数
hash key field value
user:like:news:%s
用户点赞新闻 hash前缀:hashCode取模		 %s:%s
userId:newsId		 0（未点赞）/1（点赞）
set key value
user:like:news:set
用户点赞操作hashKey集合		 user:like:news:%s
hashCode取模
news:like:count:set
新闻点赞数操作newsId集合		 %s
newsId

流程图

点赞设计

通过定时任务（使用的JDK自带的ScheduledExecutorService）将redis数据持久化到mysql，后来发现问题，在使用ScheduledExecutorService时，应该是由于在非Spring组件中注入Spring组件导致的空指针异常，所以最后改为使用SpringBoot的定时任务，使用起来很简单，之前定时任务文章也提到了。

点赞会产生非常多数据，做持久化时为了不生成那么多数据，利用了valid字段

代码

下面是部分代码，可以参考一下

Redis工具类，主要定义一些常量和key拼装工具

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public class RedisUtils {

    /**
     * 默认key过期时间(s)
     */
    public static final Integer DEFAULT_TTL = 300;

    /**
     * 默认key过期时间(minute)
     */
    public static final Integer DEFAULT_TTL_MINUTES = 30;

    /**
     * 默认key过期时间(day)
     */
    public static final Integer DEFAULT_TTL_DAYS = 7;

    /**
     * 模 256
     */
    public static final Integer KEY_MOLD = 1 << 8;

    /**
     * scan count
     */
    public static final Integer SCAN_COUNT = 3000;

    public static <P, T> String getKey(P keyPrefix, T id) {
        StringBuilder builder = new StringBuilder().append(keyPrefix).append(id);
        return builder.toString();
    }

    public static String getUserLikeNewsKey(Long userId) {
        StringBuilder builder = new StringBuilder()
                .append(RedisKeyConstants.USER_LIKE_NEWS)
                .append(Math.abs(userId.hashCode() & KEY_MOLD - 1));
        return builder.toString();
    }

    public static String getUserLikeNewsField(Long userId, Long newsId) {
        StringBuilder builder = new StringBuilder()
                .append(userId)
                .append(RedisKeyConstants.SPLITTER)
                .append(newsId);
        return builder.toString();
    }
}

下面主要是点赞动作

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@Service("userLikeService")
public class UserLikeServiceImpl implements UserLikeService {

    public static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(UserLikeServiceImpl.class);

    private static final String LIKE_STATE = "1";

    private static final String UNLIKE_STATE = "0";

    @Autowired
    StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Autowired
    UserLikeNewsMapper userLikeNewsMapper;

    @Override
    public void like(Long userId, Long newsId) {

        String userLikeNewsKey = RedisUtils.getUserLikeNewsKey(userId);

        String userLikeNewsField = RedisUtils.getUserLikeNewsField(userId, newsId);

        String newsLikeCountKey = RedisUtils.getKey(RedisKeyConstants.NEWS_LIKE_COUNT, newsId);

        // 大key问题
        String recordState = (String) stringRedisTemplate.opsForHash().get(userLikeNewsKey, userLikeNewsField);
        if (!LIKE_STATE.equals(recordState)) {
            // 未点赞，点赞
            LOGGER.info("未点赞，点赞");
            stringRedisTemplate.opsForHash().put(userLikeNewsKey, userLikeNewsField, LIKE_STATE);
            // 操作key记录
            stringRedisTemplate.opsForSet().add(RedisKeyConstants.USER_LIKE_NEWS_KEY_SET, userLikeNewsKey);
            // 新闻点赞数+1
            stringRedisTemplate.opsForValue().increment(newsLikeCountKey);
            // 操作key记录
            stringRedisTemplate.opsForSet().add(RedisKeyConstants.NEWS_LIKE_COUNT_KEY_SET, String.valueOf(newsId));
        }

    }

    @Override
    public void unlike(Long userId, Long newsId) {

        String userLikeNewsKey = RedisUtils.getUserLikeNewsKey(userId);

        String userLikeNewsField = RedisUtils.getUserLikeNewsField(userId, newsId);

        String newsLikeCountKey = RedisUtils.getKey(RedisKeyConstants.NEWS_LIKE_COUNT, newsId);

        String recordState = (String) stringRedisTemplate.opsForHash().get(userLikeNewsKey, userLikeNewsField);
        if (!UNLIKE_STATE.equals(recordState)) {
            // 已点赞，取消点赞
            LOGGER.info("已点赞，取消点赞");
            stringRedisTemplate.opsForHash().put(userLikeNewsKey, userLikeNewsField, UNLIKE_STATE);
            // 操作key记录
            stringRedisTemplate.opsForSet().add(RedisKeyConstants.USER_LIKE_NEWS_KEY_SET, userLikeNewsKey);
            // 新闻点赞数-1
            stringRedisTemplate.opsForValue().decrement(newsLikeCountKey);
            // 操作key记录
            stringRedisTemplate.opsForSet().add(RedisKeyConstants.NEWS_LIKE_COUNT_KEY_SET, String.valueOf(newsId));
        }
    }

    /**
     * 检查用户是否点赞新闻
     * 暂未调用
     *
     * @param userId
     * @param newsId
     * @return
     */
    @Override
    public boolean liked(Long userId, Long newsId) {

        String userLikeNewsKey = RedisUtils.getUserLikeNewsKey(userId);

        String userLikeNewsField = RedisUtils.getUserLikeNewsField(userId, newsId);

        String recordState = (String) stringRedisTemplate.opsForHash().get(userLikeNewsKey, userLikeNewsField);
        if (Objects.nonNull(recordState)) {
            return LIKE_STATE.equals(recordState);
        } else {
            UserLikeNews userLikeNews = userLikeNewsMapper.selectValidByUserIdAndNewsId(userId, newsId);
            return Objects.nonNull(userLikeNews);
        }
    }
}

scan

最后关于持久化，可以先看下面文章

https://aijishu.com/a/1060000000007477

这篇讲的是利用scan代替keys

然后再看

https://cloud.tencent.com/developer/article/1650002

https://redis.io/commands/scan

这里讲的scan存在的问题

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@Override
@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
@Scheduled(initialDelay = 60 * 1000, fixedDelay = 5 * 60 * 1000)
public void persistUserLikeNews() {
    // 定时任务持久化
    Set<String> keys = stringRedisTemplate.opsForSet().members(RedisKeyConstants.USER_LIKE_NEWS_KEY_SET);

    if (Objects.nonNull(keys)) {
        for (String key : keys) {
            // TODO cursor 问题
            Cursor<Map.Entry<Object, Object>> cursor = stringRedisTemplate.opsForHash().scan(key
                    , ScanOptions.scanOptions().match("*").count(RedisUtils.SCAN_COUNT).build());
            while (cursor.hasNext()) {
                Map.Entry<Object, Object> entry = cursor.next();
                String likeRecordField = (String) entry.getKey();

                UserLikeNews userLikeRecord = getUserLikeNews(likeRecordField);

                // ???检查用户和新闻还在不

                UserLikeNews userLikeNews = userLikeNewsMapper.selectByUserIdAndNewsId(userLikeRecord.getUserId(), userLikeRecord.getNewsId());
                boolean haveRecord = Objects.nonNull(userLikeNews);

                String state = (String) entry.getValue();
                // 点赞状态
                if (LikeConstants.LIKE.equals(state)) {
                    // 有记录 valid true
                    if (haveRecord) {
                        userLikeNews.setValid(true);
                        userLikeNewsMapper.updateByPrimaryKeySelective(userLikeNews);
                    } else {
                        // 无记录 插入
                        userLikeNewsMapper.insertSelective(userLikeRecord);
                    }
                } else if (LikeConstants.UNLIKE.equals(state)) {
                    // 取消点赞状态
                    if (haveRecord) {
                        // 有记录 valid false
                        userLikeNews.setValid(false);
                        userLikeNewsMapper.updateByPrimaryKeySelective(userLikeNews);
                    }
                }
                // 删除已持久化的field，问题若出现异常，mysql可以依据事务回滚，但redis不会
                stringRedisTemplate.opsForHash().delete(key, likeRecordField);
            }
            try {
                cursor.close();
            } catch (IOException e) {
                LOGGER.error("cursor关闭失败");
                e.printStackTrace();
            }
            // 判断hashKey中是否还有元素未持久化
            if (stringRedisTemplate.opsForHash().size(key) <= 0) {
                // 从set中删除
                stringRedisTemplate.opsForSet().remove(RedisKeyConstants.USER_LIKE_NEWS_KEY_SET, key);
            }
        }
    }
}

定时任务代码就不贴了，有很多实现方式

总结

许多时候，我们真的需要实践才能得到真理

一开始畅想的很美好，以为实现很简单，等到手去做了，才发现总会遇到一些问题，不是那么顺畅，实践啊~实践啊