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Lazy free机制 解决的痛点/问题 Redis是单线程程序，当运行一个耗时较大的请求时，会导致所有请求排队等待，在请求处理完成前，Redis不能响应其他请求，因此容易引发性能问题。而Redis删除大的集合键时，就属于一种比较耗时的请求。 原理 Redis 4.0提供的一种惰性删除或者说延迟释放机制，主要用于解决删除大key对Redis进程的阻塞，从而避免带来性能与可用性问题。 删除key时，Redis异步延时释放key的内存，把key释放操作放在bio(Background I/O)单独的子线程处理中。 使用方法 主动删除 unlink unlink与del命令目的一样，删除某个key。unlink在删除集合类键时，如果集合键的元素个数大于64个，会把内存释放操作，给单独的bio(Background I/O)线程来执行。因此unlink删除操作能在非常短的时间内完成包含上百万个元素的大key删除。 flushall/flushdb 通过对flushall/flushdb添加ASYNC异步清理选项，Redis在清理整个实例或单个DB时，操作都是异步的。 过期key删除、大key驱逐删除 被动删除有四种场景，每种场景对应一个配置参数，默认都是关闭： lazyfree-lazy-eviction no //针对redis内存使用达到maxmemory，并设置有淘汰策略时，是否采用lazy free机制 lazyfree-lazy-expire no //针对设置有TTL的键，过期后，被redis清理删除时是否采用lazy free机制 lazyfree-lazy-server-del no //针对有些指令在处理已存在的键时，会带有一个隐式的DEL键的操作 slave-lazy-flush no //针对slave进行全量数据同步，slave在加载master的RDB文件前，会运行flushall来清理自己的数据场景
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为了减少大Key和热Key过大，有什么使用建议？ string类型控制在10KB以内，hash、list、set、zset元素尽量不超过5000个。 Key的命名前缀为业务缩写，禁止包含特殊字符(比如空格、换行、单双引号以及其他转义字符)。 Redis事务功能较弱，不建议过多使用。 短连接性能差，推荐使用带有连接池的客户端。 如果只是用于数据缓存，容忍数据丢失，建议关闭持久化。 大Key/热Key的优化方法，请参考下表。 类别 方法 大Key 进行大Key拆分。 分为以下几种场景： 该对象为String类型的大Key：可以尝试将对象分拆成几个Key-Value， 使用MGET或者多个GET组成的pipeline获取值，分拆单次操作的压力。如果是集群实例，由于集群实例包含多个分片，拆分后的Key会自动平摊到集群实例的多个分片上，从而降低对单个分片的影响。 该对象为集合类型的大Key，并且需要整存整取：在设计上严格禁止这种场景的出现，因为无法拆分。有效的方法是将该大Key从Redis去除，单独放到其余存储介质上。 该对象为集合类型的大Key，每次只需操作部分元素：将集合类型中的元素分拆。以Hash类型为例，可以在客户端定义一个分拆Key的数量N，每次对HGET和HSET操作的field计算哈希值并取模N，确定该field落在哪个Key上，实现上类似于Redis Cluster的计算slot的算法。 将大Key单独转移到其余存储介质。 无法拆分的大Key建议使用此方法，将不适用Redis能力的数据存至其它存储介质，如SFS或者其余NoSQL数据库，并在Redis中删除该大Key。 注意： 禁止使用DEL直接删除大Key，可能会造成Redis阻塞，甚至主备倒换。Redis 4.0及以上版本建议采用UNLINK命令删除大Key。 合理设置过期时间并对过期数据定期清理。 合理设置过期时间，避免历史数据在Redis中大量堆积。由于Redis的惰性删除策略，过期数据可能并不能及时清理，如果发现Redis过期Key清理较慢，建议配置过期Key扫描。 热Key 使用读写分离。 如果热Key主要是读流量较大，则可以在客户端配置读写分离，降低对主节点的影响。还可以增加多个副本以满足读需求，但是备机较多也有相应的影响，D CS 主备节点之间使用的是星型复制，即所有的备节点都直接和主节点保持同步，这样能保证备节点之间相互独立，且复制延迟较小。缺点是在备节点数量较多的情况下，主节点的CPU和网络负载会较高。 使用客户端缓存/本地缓存。 该方案需要提前了解业务的热点Key有哪些，设计客户端/本地和远端Redis的两级缓存架构，热点数据优先从本地缓存获取，写入时同时更新，这样能够分担热点数据的大部分读压力。缺点是需要修改客户端架构和代码，改造成本较高。 设计熔断/降级机制。 热Key极易造成缓存击穿，高峰期请求都直接透传到后端数据库上，从而导致业务雪崩。因此热Key的优化一定需要设计系统的熔断/降级机制，在发生击穿的场景下进行限流和服务降级，保护系统的可用性。 父主题： 大Key/热Key分析/过期Key扫描
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Redis实例是否支持多DB方式？ Redis实例支持多DB方式的情况如下： Redis单机、读写分离和主备缓存实例支持多数据库（多DB），默认256个，DB编号为0-255。默认使用的是DB0。多数据库主要用于数据隔离，每个数据库的大小不是平均分配，可能会出现一个数据库将实例的内存完全占用的情况。 Redis Proxy集群默认只有一个DB。 如需创建多DB的Proxy集群实例请参考如何创建多DB的Proxy集群实例。 创建单DB的Proxy集群实例后，如需开启多DB的操作请参考Proxy集群使用多DB限制。 Redis 3.0 proxy不支持开启多DB。 Redis Cluster集群实例不支持多DB，只有一个DB，即DB0。 DB的个数不支持修改，每个DB的大小也不支持自定义。 父主题： 实例特性
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应该选择 域名 还是IP地址连接Redis实例？ 对于Redis单机、Proxy集群、读写分离实例： 每个实例只有1个IP地址和1个域名连接地址。实例发生主备交换前后，实例的IP地址和域名连接地址都不会改变。选择域名连接或IP连接不影响功能的使用。 对于Redis基础版主备实例： 每个实例有1个IP地址和2个域名连接地址，包含1个只读域名。实例发生主备交换前后，实例的IP地址和域名连接地址都不会改变。选择域名连接或IP连接不影响功能的使用。 使用域名连接时，需要考虑业务的读写请求区别，选择“连接地址”或“IP地址”连接不影响功能的使用，使用“只读地址”连接时只处理读请求（有读写分离需求的用户推荐直接使用读写分离实例）。 对于Redis 6.0企业版： 请使用域名连接实例，IP地址可能有多个或发生变化。 对于Cluster集群实例： Cluster集群是多主多从架构，有多组主从节点IP地址和1个域名连接地址。选择域名连接或IP连接不影响功能的使用。 使用IP地址连接实例时，可以使用任意一个IP地址连接实例，连接的节点会将请求发送到正确的节点上，使Cluster的全部节点都可以接收请求。建议配置多个或全部IP地址连接，避免所配置的IP地址所在节点故障时导致连接失败。 域名解析返回的IP数量最多为50个，如需限制解析返回的IP数量，请联系后台管理人员。 如果客户端服务器和Redis实例不在同一Region，需要跨Region访问Redis实例时，实例域名无法跨Region解析，无法通过域名访问。可以通过在hosts中手动配置域名与IP绑定关系或使用IP进行访问。参考Redis连接约束。 连接实例请参考连接Redis缓存实例。 父主题： 客户端和网络连接
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如何优化大Key和热Key 类别 方法 大Key 进行大Key拆分。 分为以下几种场景： 该对象为String类型的大Key：可以尝试将对象分拆成几个Key-Value， 使用MGET或者多个GET组成的pipeline获取值，分拆单次操作的压力。如果是集群实例，由于集群实例包含多个分片，拆分后的Key会自动平摊到集群实例的多个分片上，从而降低对单个分片的影响。 该对象为集合类型的大Key，并且需要整存整取：在设计上严格禁止这种场景的出现，因为无法拆分。有效的方法是将该大Key从Redis去除，单独放到其余存储介质上。 该对象为集合类型的大Key，每次只需操作部分元素：将集合类型中的元素分拆。以Hash类型为例，可以在客户端定义一个分拆Key的数量N，每次对HGET和HSET操作的field计算哈希值并取模N，确定该field落在哪个Key上，实现上类似于Redis Cluster的计算slot的算法。 将大Key单独转移到其余存储介质。 无法拆分的大Key建议使用此方法，将不适用Redis能力的数据存至其它存储介质，如SFS或者其余NoSQL数据库，并在Redis中删除该大Key。 注意： 禁止使用DEL直接删除大Key，可能会造成Redis阻塞，甚至主备倒换。Redis 4.0及以上版本建议采用UNLINK命令删除大Key。 合理设置过期时间并对过期数据定期清理。 合理设置过期时间，避免历史数据在Redis中大量堆积。由于Redis的惰性删除策略，过期数据可能并不能及时清理，如果发现Redis过期Key清理较慢，建议配置过期Key扫描。 热Key 使用读写分离。 如果热Key主要是读流量较大，则可以在客户端配置读写分离，降低对主节点的影响。还可以增加多个副本以满足读需求，但是备机较多也有相应的影响，DCS主备节点之间使用的是星型复制，即所有的备节点都直接和主节点保持同步，这样能保证备节点之间相互独立，且复制延迟较小。缺点是在备节点数量较多的情况下，主节点的CPU和网络负载会较高。 使用客户端缓存/本地缓存。 该方案需要提前了解业务的热点Key有哪些，设计客户端/本地和远端Redis的两级缓存架构，热点数据优先从本地缓存获取，写入时同时更新，这样能够分担热点数据的大部分读压力。缺点是需要修改客户端架构和代码，改造成本较高。 设计熔断/降级机制。 热Key极易造成缓存击穿，高峰期请求都直接透传到后端数据库上，从而导致业务雪崩。因此热Key的优化一定需要设计系统的熔断/降级机制，在发生击穿的场景下进行限流和服务降级，保护系统的可用性。
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大Key和热Key的影响 类别 影响 大Key 造成规格变更失败。 Redis集群变更规格过程中会进行数据rebalance（节点间迁移数据），单个Key过大的时候会触发Redis内核对于单Key的迁移限制，造成数据迁移超时失败，Key越大失败的概率越高，大于512MB的Key可能会触发该问题。 造成数据迁移失败。 数据迁移过程中，如果一个大Key的元素过多，则会阻塞后续Key的迁移，后续Key的数据会放到迁移机的内存Buffer中，如果阻塞时间太久，则会导致迁移失败。 容易造成集群分片不均的情况。 各分片内存使用不均。例如某个分片占用内存较高甚至首先使用满，导致该分片Key被逐出，同时也会造成其他分片的资源浪费。 各分片的带宽使用不均。例如某个分片被频繁流控，其他分片则没有这种情况。 客户端执行命令的时延变大。 对大Key进行的慢操作会导致后续的命令被阻塞，从而导致一系列慢查询。 导致实例流控。 对大Key高频率的读会使得实例出方向带宽被打满，导致流控，产生大量命令超时或者慢查询，业务受损。 导致主备倒换。 对大Key执行危险的DEL操作可能会导致主节点长时间阻塞，从而导致主备倒换。 热Key 容易造成集群分片不均的情况。 造成热Key所在的分片有大量业务访问而同时其他的分片压力较低。这样不仅会容易产生单分片性能瓶颈，还会浪费其他分片的计算资源。 使得CPU冲高。 对热Key的大量操作可能会使得CPU冲高，如果表现在集群单分片中就可以明显地看到热Key所在的分片CPU使用率较高。这样会导致其他请求受到影响，产生慢查询，同时影响整体性能。业务量突增场景下甚至会导致主备切换。 易造成缓存击穿。 热Key的请求压力过大，超出Redis的承受能力易造成缓存击穿，即大量请求将被直接指向后端的数据库，导致数据库访问量激增甚至宕机，从而影响其他业务。 对于如何避免产生大Key和热Key，需要在业务设计阶段就考虑。参考Redis使用规范。
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大Key和热Key的定义 大Key和热Key场景较多，没有非常明确的边界，需要根据实际业务判断。 名词 定义 大Key 大Key可以分为两种情况： Key的Value占用存储空间较大。一般单个String类型的Key大小达到10KB，或者集合类型的Key总大小达到50MB，则被定义为大Key。 Key的元素较多。一般集合类型的Key中元素超过5000个，则被定义为大Key。 热Key 通常当一个Key的访问频率或资源占用显著高于其他Key时，则称之为热Key。例如： 某个集群实例一个分片每秒处理10000次请求，其中有3000次都是操作同一个Key。 某个集群实例一个分片的总带宽使用（入带宽+出带宽）为100Mbits/s，其中80Mbits是由于对某个Hash类型的Key执行HGETALL所占用。
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方案概述 应用场景 随着互联网等数据库应用行业的逐渐发展，业务需求急速增加，数据量和并发访问量呈指数级增长，仅依附于传统关系型数据库难以支撑上层业务。传统数据库存在结构复杂、维护成本高、访问性能差、功能有限、无法轻松适应数据模型或模式的变化等问题。 解决方案 将Redis作为应用与数据库之间的缓存层可以解决上述问题，通过Redis缓存数据，提高数据读取速度，减轻数据库负载，提高应用性能，保证数据的可靠性。 因此，对于传统的关系型数据库例如MySQL，可以将其数据迁移到Redis中。Redis中的数据是以键值结构进行存储的，在迁移前需要将传统的数据库转换为特定的结构。本文以将MySQL数据库中的一张表迁移到华为云DCS Redis中为例，介绍数据迁移的过程。
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前提条件 已创建DCS Redis实例，作为迁移的目的数据库。请参考创建DCS Redis缓存实例。 如果您的源端是华为云的MySQL数据库，Redis实例请选择与MySQL数据库实例相同的VPC。 已有MySQL数据库，并在其中创建一张表，作为源端数据库中的数据。 例如，在MySQL数据库中创建一张名为student_info的表格，表中共有4列，迁移后表中的id列的值将成为Redis中的hash的key，其余的列名将成为hash的field，而列的值作为field对应的value。 MySQL数据库所在服务器与DCS缓存实例网络互通。 MySQL数据库与Redis实例所在VPC为同一VPC 同一VPC内网络默认互通。 MySQL数据库与Redis实例所在VPC为相同region下的不同VPC 如果MySQL数据库所在VPC与Redis实例不在相同VPC中，可以通过建立VPC对等连接方式连通网络，具体请参考：缓存实例是否支持跨VPC访问？。 MySQL数据库与Redis实例所在VPC不在相同region 如果MySQL数据库和Redis实例不在同一region，仅支持通过云专线打通网络，请参考云专线。 公网访问 MySQL数据库所在服务器公网访问Redis 4.0/5.0/6.0实例时，需要开启实例公网访问开关，具体请参考开启Redis 4.0/5.0/6.0公网访问并获取公网访问地址。 MySQL数据库所在服务器已安装JDK1.8以上版本和Intellij IDEA开发工具，下载jedis客户端（点此处下载jar包）。 本文档下载的开发工具和客户端仅为示例，您可以选择其它类型的工具和客户端。
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方案概述 应用场景 视频、直播弹幕展示和社交网站评论回复等场景，要求时效性高，互动性强，类似这样的业务对平台的系统时延有着非常高的要求。如果使用关系型数据库，会涉及到按评论时间逆排序，随着评论越来越多，排序效率越来越低，且并发频繁。 解决方案 使用分布式缓存服务（DCS）的Redis缓存，可以从不同的维度，对某个key-value的列表进行降序显示。例如，直播弹幕中的弹幕列表，可以采用zset有序集合结构，以时间戳为score权重参数进行排序，value可以直接存储弹幕内容。社交网站评论回复，同样也可以采用zset结构，但是由于社交网站评论和回复的内容很多，展示结构有一定的层级，同时需要持久化到本地，可以用value存储评论主键ID，评论内容存放到数据库，通过ID查询评论内容。
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前提条件 已创建DCS缓存实例，且状态为“运行中”。 客户端所在服务器与DCS缓存实例网络互通： 客户端与Redis实例所在VPC为同一VPC 同一VPC内网络默认互通。 客户端与Redis实例所在VPC为相同region下的不同VPC 如果客户端与Redis实例不在相同VPC中，可以通过建立VPC对等连接方式连通网络，具体请参考：缓存实例是否支持跨VPC访问？。 客户端与Redis实例所在VPC不在相同region 如果客户端服务器和Redis实例不在同一region，仅支持通过云专线打通网络，请参考云专线。 公网访问 客户端公网访问Redis 4.0/5.0/6.0实例时，需要开启实例公网访问开关，具体请参考开启Redis 4.0/5.0/6.0公网访问并获取公网访问地址。 客户端所在的服务器已安装JDK1.8以上版本和开发工具（本文档以安装Eclipse为例），下载jedis客户端（单击此处直接下载jar包）。 本文档下载的开发工具和客户端仅为示例，您可以选择其它类型的工具和客户端。
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运行结果 视频直播 弹幕代码示例运行结果如下： 直播弹幕列表 弹幕内容: message-07f1add5-2f85-4309-9f31-313c860b33dc, 发送时间: 1686902337377 弹幕内容: message-2062e817-3145-4d8b-af7f-46f334c8569c, 发送时间: 1686902337394 弹幕内容: message-ad36a0ca-e8bd-4883-a091-e12a25c00106, 发送时间: 1686902337396 弹幕内容: message-f02f9960-bb57-49ae-b7d8-6bd6d3ad3d14, 发送时间: 1686902337412 弹幕内容: message-5ca39948-866e-4e54-a469-f958cae843f6, 发送时间: 1686902337457 弹幕内容: message-5cc8b4ba-da61-4d01-9625-cf2e7337ef10, 发送时间: 1686902337489 弹幕内容: message-15378516-18ce-4da7-bd3c-35c57dd65602, 发送时间: 1686902337495 弹幕内容: message-1b280525-53e5-4fc6-a3e7-fb8e71eef85e, 发送时间: 1686902337540 弹幕内容: message-adf876d1-e747-414e-92a2-397fc329bd58, 发送时间: 1686902337541 弹幕内容: message-1d8d7901-164f-4dd4-abb4-6f2345164b0e, 发送时间: 1686902337582 弹幕内容: message-fb35b1b4-277a-48bf-b22b-80070aae8475, 发送时间: 1686902337667 弹幕内容: message-973b1b03-bf95-44d8-ab91-0c317b2d61b3, 发送时间: 1686902337755 弹幕内容: message-1481f883-757d-47f7-b8c0-df024d6e64a4, 发送时间: 1686902337770 弹幕内容: message-b79292ca-2409-43fb-aaf0-e33f3b9d9c8d, 发送时间: 1686902337820 弹幕内容: message-66b0e955-d509-4475-9ae5-12fb86cf9596, 发送时间: 1686902337844 弹幕内容: message-12b6d15a-037a-47ee-8294-8625d202c0a0, 发送时间: 1686902337907 弹幕内容: message-fbc06323-da2a-44b8-874b-d2cf1a737064, 发送时间: 1686902337927 弹幕内容: message-7a0f787c-aff1-422f-9e62-4beda0cd5914, 发送时间: 1686902337977 弹幕内容: message-8ba5e4e0-22af-4f80-90a6-35062967e0fd, 发送时间: 1686902337992 弹幕内容: message-fa9e1169-e918-4141-9805-87edcf84c379, 发送时间: 1686902338000 弹幕内容: message-5d17be15-ba2e-461f-aba5-65c20c21d313, 发送时间: 1686902338059 弹幕内容: message-dcedc840-1be7-496a-b781-5b79c2091fe5, 发送时间: 1686902338067 弹幕内容: message-9e39eb28-6629-4d4c-8970-2acdc0e81a5c, 发送时间: 1686902338102 弹幕内容: message-030b11fe-c258-4ca2-ac82-5e6ca1eb688f, 发送时间: 1686902338211 弹幕内容: message-93322018-a987-47ba-8093-3937dddda97d, 发送时间: 1686902338242 弹幕内容: message-bc04a9b0-ec83-4a24-83f6-0a4f25ee8896, 发送时间: 1686902338281 弹幕内容: message-c6dd96d0-c938-41e4-b5d8-6275fdf83050, 发送时间: 1686902338290 弹幕内容: message-12b70173-1b86-4370-a7ea-dc0ade135422, 发送时间: 1686902338312 弹幕内容: message-a39c2ef8-8167-4945-b60d-355db6c69005, 发送时间: 1686902338318 弹幕内容: message-2c3bf2fb-5298-472c-958c-c4b53d734e89, 发送时间: 1686902338326 最新的5条弹幕信息 弹幕内容: message-2c3bf2fb-5298-472c-958c-c4b53d734e89, 发送时间: 1686902338326 弹幕内容: message-a39c2ef8-8167-4945-b60d-355db6c69005, 发送时间: 1686902338318 弹幕内容: message-12b70173-1b86-4370-a7ea-dc0ade135422, 发送时间: 1686902338312 弹幕内容: message-c6dd96d0-c938-41e4-b5d8-6275fdf83050, 发送时间: 1686902338290 弹幕内容: message-bc04a9b0-ec83-4a24-83f6-0a4f25ee8896, 发送时间: 1686902338281 Process finished with exit code 0
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约束与限制 Pipeline不能保证原子性。 Pipeline模式只是将客户端发送命令的方式改为批量发送命令，而服务端在批量处理命令的数据流时，仍然是解析出多个单命令并按顺序执行，各个命令相互独立，即服务端仍有可能在该过程中执行其他客户端的命令。如需保证原子性，请使用事务或Lua脚本。 若Pipeline执行过程中发生错误，不支持回滚。 Pipeline没有事务的特性，如待执行的命令前后存在依赖关系，请勿使用Pipeline。 如果某些客户端（例如redis-py）在实现Pipeline时使用事务命令MULTI、EXEC进行伪装，请您在使用过程中关注Pipeline与事务的区别，否则可能会产生报错，关于事务的限制请参见Redis transactions。
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方案概述 分布式缓存服务Redis支持原生Redis的Pipeline（管道传输）机制，通过Pipeline机制可以将多个命令同时发给Redis服务端，减少网络延迟，提高性能。 通常在非Pipeline的模式下，Redis客户端（Client）向Redis发送一个命令后，会等待服务端（Server）返回结果，然后再发送下一个命令，以此类推。但在Pipeline模式下，客户端发送一个命令后无需等待服务端返回执行结果，会继续发送其他命令。在全部命令发送完毕后，客户端关闭请求，开始接收响应，把收到的执行结果与之前发送的命令按顺序进行匹配。 图1 非Pipeline模式与Pipeline模式的网络通信示意图 在Pipeline模式的具体实现中，大部分Redis客户端采用批量处理的方式，即一次发送多个命令，在接收完所有命令执行结果后再返回给上层业务。通过Pipeline模式可降低网络往返时延（Round-trip time，简称RTT），减少read()和write()的系统调用和进程切换次数，从而提升程序的执行效率与性能。 因此，在需要执行Redis批量操作，且用户无需立即获得每个操作结果的场景下，可以使用Pipeline作为优化性能的批处理工具。 使用Pipeline时客户端将独占与服务器端的连接，此期间将不能进行其他“非Pipeline”的操作，直至Pipeline被关闭。如果需要同时执行其他操作，可以为Pipeline操作单独建立一个连接，将其与常规非Pipeline操作分开。 关于Pipeline的更多介绍，请参见Redis pipeline。
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实例类型变更须知 表1 DCS实例类型变更明细 实例版本 支持的实例变更类型 变更须知及影响 Redis 3.0 单机实例变更为主备实例 连接会有秒级中断，大约1分钟左右的只读。 主备实例变更为Proxy集群实例 如果Redis 3.0主备实例数据存储在多DB上，或数据存储在非DB0上，不支持变更为Proxy集群；数据必须是只存储在DB0上的主备实例才支持变更为Proxy集群。 连接会中断，5~30分钟只读。 Memcached 单机实例变更为主备实例 会有秒级业务中断、大约1分钟只读。 Redis 4.0/5.0 主备实例或读写分离实例变更为Proxy集群实例 变更为proxy集群时，需要评估proxy集群的多DB使用限制和命令使用限制对业务的影响。具体请参考proxy集群使用多DB限制，实例受限使用命令。 变更前实例的已用内存必须小于变更后最大内存的70%，否则将不允许变更。 如果变更前实例的已用内存超过总内存的90%，变更的过程中可能会导致部分key逐出。 变更完成后需要对实例重新创建告警规则。 如果原实例是主备实例，请确保应用中没有直接引用只读IP或只读域名。 请确保您的客户端应用具备重连机制和处理异常的能力，否则在变更规格后有可能需要重启客户端应用。 变更规格过程中会有秒级业务中断、大约1分钟只读，建议在业务低峰时进行变更。 Proxy集群实例变更为主备实例或读写分离实例 除了上表中提到的实例外，其他实例类型目前不支持实例类型的变更，若您想实现跨实例类型的规格变更，可参考使用迁移任务在线迁移Redis实例进行操作。 实例类型变更后支持的命令，请参考对应的开源命令兼容性。
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