1、前言
工作中,经常有些Redis实例使用不恰当,或者对业务预估不准确,或者key没有及时进行处理等等原因,导致某些KEY相当大。
那么大Key会带来哪些问题呢?
如果是集群模式下,无法做到负载均衡,导致请求倾斜到某个实例上,而这个实例的QPS会比较大,内存占用也较多;对于Redis单线程模型又容易出现CPU瓶颈,当内存出现瓶颈时,只能进行纵向库容,使用更牛逼的服务器。
涉及到大key的操作,尤其是使用hgetall、lrange 0 -1、get、hmget 等操作时,网卡可能会成为瓶颈,也会到导致堵塞其它操作,qps 就有可能出现突降或者突升的情况,趋势上看起来十分不平滑,严重时会导致应用程序连不上,实例或者集群在某些时间段内不可用的状态。
假如这个key需要进行删除操作,如果直接进行DEL 操作,被操作的实例会被Block住,导致无法响应应用的请求,而这个Block的时间会随着key的变大而变长。
在redis中,对于一个很大的key,例如hash类型,直接查看其值会非常慢,于是想到写个脚本通过增量迭代来获取,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧。
2、具体的脚本如下:
功能:扫描redis某个key里面的所有元素
使用方法:python bigkey_save_values.py "zyyset" "*" 100
3、python脚本实现如下:
#!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- #功能:扫描某个key里面的所有元素 #使用方法:python bigkey_save_values.py "zyyset" "m*" 100 #如需获取全部的元素:python bigkey_save_values.py "zyyset" "*" 100 __author__ = "lcl" import sys import redis import os pool=redis.ConnectionPool(host='192.168.225.128',port=6379,db=0) r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool) #指定key key = sys.argv[1] #扫描匹配值 match = sys.argv[2] #每次匹配数量 count = sys.argv[3] #总数量 total = 0 #获取当前路径 path = os.getcwd() keytype = r.type(key) print "key的类型为%s" % (keytype) #扫描到的key输出的文件 txt = path+"/%s.txt" % (key) #打开文件 #f = open(txt,"w") def list_iter(name): list_count = r.llen(key) for index in range(list_count): yield r.lindex(key, index) if keytype=='list': f = open(txt,"w") for item in list_iter(key): #将匹配到对应key中的member/score输出到文件中 f.write("%s %s" % (item,"\n")) total = total+1 f.close elif keytype=='hash': f = open(txt,"w") for item in r.hscan_iter(key,match = match,count = count): #将匹配到对应key中的member/score输出到文件中 f.write("%s %s" % (item,"\n")) total = total+1 f.close elif keytype=='set': f = open(txt,"w") for item in r.sscan_iter(key,match = match,count = count): f.write("%s %s" % (item,"\n")) total = total+1 f.close elif keytype=='zset': f = open(txt,"w") for item in r.zscan_iter(key,match = match,count = count): f.write("%s %s" % (item,"\n")) total = total+1 f.close else: print("key的类型为string,value为:" + r.get(key)) print "key:%s的match:%s的数量为:%d" % (key,match,total)
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