作者：京东物流 张仲良
一、背景:
在现代物流的实际作业流程中，会有大量关系到运营相关信息的数据产生，如商家，车队，站点，分拣中心，客户等等相关的信息数据，这些数据直接支撑齐了物流的整个业务流转，具有十分重要的地位，那么对于这一类数据我们需要提供基本的增删改查存的能力，目前京东物流的基础数据是由中台配运组来整体负责。
在基础数据的常规能力当中，数据的存取是最基础也是最重要的能力，为了整体提高数据的读取能力，缓存技术在基础数据的场景中得到了广泛的使用，下面会重点展示一下配运组近期针对数据缓存做的瘦身实践。
二、方案:
这次优化我们挑选了商家基础资料和C后台2个系统进行了缓存数据的优化试点，从结果看取得了非常显著的成果，节省了大量的硬件资源成本，下面的数据是优化前后的缓存使用情况对比：
商家基础资料Redis数据量由45G降为8G;
C后台Redis数据量由132G降为7G;
从结果看这个优化的力度太大了，相信大家对如何实现的更加好奇了，那接下来就让我们一步步来看是如何做到的吧！
首先目前的商家基础资料使用@Caceh注解组件作为缓存方式，它会将从db中查出的值放入本地缓存及jimdb中，由于该组件早期的版本没有jimdb的默认过期时间且使用注解时也未显式声明，造成早期大量的key没有过期时间，从而形成了大量的僵尸key。
所以如果我们可以找到这些僵尸key并进行优化，那么就可以将缓存进行一个整体的瘦身，那首先要怎么找出这些key呢?
2.1 keys命令
可能很多同学会想到简单粗暴的keys命令,遍历出所有的key依次判断是否有过期时间,但Redis是单线程执行,keys命令会以阻塞的方式执行,遍历方式实现的复杂度是O(n),库中的key越多,阻塞的时间会越长,通常我们的数据量都会在几十G以上,显然这种方式是无法接受的。
2.2 scan命令
redis在2.8版本提供了scan命令,相较于keys命令的优势:
- scan命令的时间复杂度虽然也是O(N)，但它是分次进行的，不会阻塞线程。
- scan命令提供了类似sql中limit参数，可以控制每次返回结果的最大条数。
当然也有缺点:
- 返回的数据有可能会重复,至于原因可以看文章最后的扩展部分。
- scan命令只保证在命令开始执行前所有存在的key都会被遍历,在执行期间新增或删除的数据,是不确定的即可能返回,也可能不返回。
2.3基本语法
目前看来这是个不错的选择,让我们来看下命令的基本语法:
SCAN cursor [MATCH pattern] [COUNT count]
- cursor：游标
- pattern：匹配的模式
- count：指定从数据集里返回多少元素，默认值为10
2.4 实践
首先感觉上就是根据游标进行增量式迭代,让我们实际操作下:
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看来我们只需要设置好匹配的key的前缀,循环遍历删除key即可。
可以通过Controller或者调用jsf接口来触发,使用云redis-API,demo如下:
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好的,大功告成.在管理端执行randomkey命令查看.发现依然存在大量的无用key,貌似还有不少漏网之鱼,这里又是怎么回事呢？
下面又到了喜闻乐见的踩坑环节。
2.5 避坑指南
通过增加日发现,返回的结果集为空,但游标并未结束!
其实不难发现scan命令跟我们在数据库中按条件分页查询是有别的,mysql是根据条件查询出数据,scan命令是按字典槽数依次遍历,从结果中再匹配出符合条件的数据返回给客户端,那么很有可能在多次的迭代扫描时没有符合条件的数据。
我们修改代码使用scanResult.isFinished()方法判断是否已经迭代完成。
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至此程序运行正常,之后通过传入不同的匹配字符,达到清楚缓存的目的。
三、课后扩展
这里我们探讨重复数据的问题:为什么遍历出的数据可能会重复?
3.1 重复的数据
首先我们看下scan命令的遍历顺序:
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Redis中有3个key,我们用scan命令查看发现遍历顺为0->2->1->3,是不是感到奇怪,为什么不是按0->1->2->3的顺序?
我们都知道HashMap中由于存在hash冲突,当负载因子超过某个阈值时,出于对链表性能的考虑会进行Resize操作.Redis也一样,底层的字典表会有动态变换,这种扫描顺序也是为了应对这些复杂的场景。
3.1.1 字典表的几种状态及使用顺序扫描会出现的问题
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假设字典tablesize从8变为16,之前已经访问过3号桶,现在0~3号桶的数据已经rehash到8~11号桶,若果按顺序继续访问4~15号桶,那么这些元素就重复遍历了。
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假设字典tablesize从16缩小到8,同样已经访问过3号桶,这时8~11号桶的元素被rehash到0号桶,若按顺序访问,则遍历会停止在7号桶,则这些数据就遗漏掉了。
- 字典表正在Rehashing
Rehashing的状态则会出现以上两种问题即要么重复扫描,要么遗漏数据。
3.1.2 反向二进制迭代器算法思想
我们将Redis扫描的游标与顺序扫描的游标转换成二进制作对比:
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高位顺序访问是按照字典sizemask(掩码),在有效位上高位加1。
举个例子,我们看下Scan的扫描方式:
1.字典tablesize为8,游标从0开始扫描;
2.返回客户端的游标为6后,字典tablesize扩容到之前的2倍,并且完成Rehash;
3.客户端发送命令scan 6;
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这时scan命令会将6号桶中链表全部取出返回客户端,并且将当前游标的二进制高位加一计算出下次迭代的起始游标.通过上图我们可以发现扩容后8,12,10号槽位的数据是从之前0,4,2号槽位迁移过去的,这些槽位的数据已经遍历过,所以这种遍历顺序就避免了重复扫描。
字典扩容的情况类似,但重复数据的出现正是在这种情况下:
还以上图为例,再看下缩容时Scan的扫描方式:
1.字典tablesize的初始大小为16,游标从0开始扫描;
2.返回客户端的游标为14后,字典tablesize缩容到之前的1/2,并完成Rehash;
3.客户端发送命令scan 14；
这时字典表已完成缩容,之前6和14号桶的数据已经Rehash到新表的6号桶中,那14号桶都没有了,要怎么处理呢?我们继续在源码中找答案:
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即在找目标桶时总是用当前hashtaba的sizemask(掩码)来计算,v=14即二进制000 1110,当前字典表的掩码从15变成了7即二进制0000 0111,v&m0的值为6,也就是说在新表上还要扫一遍6号桶.但是缩容后旧表6和14号桶的数据都已迁移到了新表的6号桶中,所以这时扫描的结果就出现了重复数据,重复的部分为上次未缩容前已扫描过的6号桶的数据。
结论:
当字典缩容时,高位桶中的数据会合并进低位桶中(6,14)->6,scan命令要保证不遗漏数据,所以要得到缩容前14号桶中的数据,要重新扫描6号桶,所以出现了重复数据.Redis也挺难的,毕竟鱼和熊掌不可兼得。
总结
通过本次Redis瘦身实践,虽然是个很小的工具,但确实带来的显著的效果,节约资源降低成本,并且在排查问题中又学习到了命令底层巧妙的设计思想,收货颇丰,最后欢迎感兴趣的小伙伴一起交流进步。
