作者总结分享 Redis Hotkey 定位和解决方法的优缺点。

作者：贲绍华，爱可生研发中心工程师，负责项目的需求与维护工作。其他身份：柯基铲屎官。

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什么是 Hotkey，会有什么问题？

1.1 什么是 Hotkey?

顾名思义即 Redis 实例中的热点数据，当客户端频繁访地查询、读取、写入同一个 key 时，它被称之为 Hotkey。

1.2 会有什么问题？

1.2.1 网络问题

单机的资源是有限的，Hotkey 无法充分利用集群分担流量时，会导致各实例间资源无法充分合理应用。

Hotkey 所属实例的网卡也会持续高负载的状态，可能会出现相应延迟的问题。

1.2.2 缓存穿透

当 Hotkey 失效或所在节点实例状态异常时，流量请求会直接打到数据库上。

1.2.3 主从同步延迟

在 Redis 中，主从同步是异步进行操作的，但如果单节点 Hotkey 持续占用过高的带宽资源，则可能会造成主从延迟或中断。

如何发现 Hotkey？

2.1 客户端统计

这里的客户端可以是具体的业务端，也可以是 proxy 层，根据 key 的调用情况进行统计与分析。

优点

• 实现成本相对较低。
• 可以根据统计情况灵活调整客户端的统计指标与算法，灵活配置客户端缓存。

缺点

• 对业务开发的侵入性：需要预先埋点，添加相关逻辑和代码。这涉及到对业务开发的改动和调整，可能增加开发复杂性和维护成本。
• 监测存在延迟：多个客户端统计时汇总分析比较繁琐，上报与分析的过程往往并不是实时的，存在一定的延迟。

2.2 Monitor 监控

Redis 提供了 Monitor 监控命令，使用 Monitor 命令可以实时监控 Redis 数据库的所有命令操作，包括对 Hotkey 的读取和写入操作，通过对返回的执行命令进行统计来分析 Hotkey 的分布。

方案推荐

Facebook 开源的 redis-faina(Python)，提供了对 Monitor 的一些分析与定位。

优点

• 可以清楚的知道 key 的操作行为（写入还是读取）。
• 准确定位客户端来源。

缺点

• Monitor 命令本身会影响 Redis 的性能，特别是在高负载环境中。它会占用部分 Redis 服务器的 CPU 资源和网络带宽，在 Redis 官方文档 中描述如下，运行单个 Monitor 客户端可能会使吞吐量减少50%以上：

In this particular case, running a single MONITOR client can reduce the throughput by more than 50%. Running more MONITOR clients will reduce throughput even more 

2.3 Hotkeys

从 Redis 4.0.3 版本开始，Redis 引入了 hotkeys 的命令来帮助定位 Hotkey。该命令可用于识别在 Redis 数据库中访问频率最高的键。

对性能要求不是太高的业务场景下，建议使用该进行 Hotkey 的定位与分析。使用前需要先配置 Redis 的内存淘汰策略。

优点

• 易用性：内置命令直接调用即可。
• 实时性：该命令提供的信息是实时的，能够及时反映当前的热点键。

缺点

• 性能影响：由于它是一个全量的Hotkey数据，特别是存在大量hotkey的场景下会对性能产生较大影响，因此不推荐在生产环境频繁执行；
• 局限性：该命令返回的结果是基于Redis自身内部的采样与统计算法，根据机器资源的或预期场景的不同，该结果可能并不是100%符合预期的；
• 完整性：该命令只提供了热点键的基本信息，无法知道更详细的统计和分析信息，需要向业务侧确认；

2.4 TCP 抓包

使用这种方式可以做到对业务端无侵入性、对 Redis 实例本身性能无影响。

方案推荐

ELK 提供了一个名为 packetbeat 的抓包插件，可以对 Redis 的 TCP 报文进行抓包与分析。但往往需要搭配 ELK 一起使用，单独使用 packetbeat 插件的话也需要额外做一些定制化变更。

优点

• 实时性：可以实时捕获 Redis 客户端与 Redis 服务器之间的网络通信，包括请求和响应数据，以获取最新的 Hotkey 信息。
• 适用范围更广：适用于任何 Redis 实例，不论是单机还是分布式部署，无论是云上还是本地。只要网络流量可以访问，就可以使用 TCP 抓包进行分析。
• 独立性：这种方式是独立于业务侧与 Redis 实例之外的，无需业务埋点、无需更改或配置 Redis，同时也避免对 Redis 实例所在的机器性能造成额外的负担。

缺点

• 复杂度过高：无论是基于自行实现还是 packetbeat，都需要进行一定的定制化调整，使用成本相对较高。
• 稳定性：当网络环境不稳定时，该方式可能存在一定误差。
• 隐私与安全：TCP 报文包含了完整都的请求和响应数据可能会涉及到敏感信息的泄露（如密码、敏感数据等）。

如何解决？

3.1 Redis cluster 数据分片

将数据按照一定的规则进行分片存储，使不同的键分散在不同的 Redis 实例或分片中。这样可以减少单个实例的负载，提高整体性能。

可以使用 Redis Cluster 来实现分片，或者结合应用程序的逻辑进行手动分片。但该方式可能并不适用单个或少量 key 为 Hotkey 的场景。

3.2 多级缓存

通过第二小节的方式定位到 Hotkey 后，可以对 Hotkey 灵活调整缓存策略，比如客户端本地+分布式缓存、全局缓存+局部缓存等。

3.3 监控优化

对Redis实例所在机器完善监控与告警，多维度分析 Hotkey 场景下机器的 QPS、内存、网络等资源的使用情况。

当达到策略阈值时，可以配合自动化运维增加一些如：扩容、调整缓存配置、slot迁移等策略。

3.4 根据业务拆分子 key

该方式适用于 key 的数量较少且可以对 key 或 value 自身进行拆分的情况，令 Hotkey 尽量分散的落到不同的实例上。

3.5 缓存策略与 TTL 优化

合理配置 TTL，并使用适当的缓存策略，如 LRU（Least Recently Used）或 LFU（Least Frequently Used），以便自动淘汰冷数据并保留热点数据。

避免 Hotkey 过期导致频繁的缓存击穿的情况。

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