作者介绍
高文佳
2021年9月加入去哪儿网 DBA 团队，主要负责公司酒店业务和支付业务的数据库管理运维，具有多年数据库运维管理经验。
一、场景描述
某业务线在 Redis 中使用使用 HASH 对象来存放数据，并使用 HSCAN 命令来循环遍历 HASH 对象中所有元素，业务上线后平稳运行很长时间，但在某天 Redis 实例 QPS 较低(小于 1000)且无明显波动情况下，Redis 实例 CPU 使用率缓慢爆涨至 ，应用程序请求 Redis 的响应时间也明显增加导致业务异常。
Redis 实例 CPU 使用率监控：
Redis 实例 QPS 监控：
二、问题分析
通过 Redis 的慢日志和 Redis 命令耗时监控，我们快速定位到 Redis 实例 CPU 使用率较高的"元凶"就是命令 HSCAN XXX 0 COUNT 100，但为何 HSCAN 默认匹配所有元素且限制返回数量 100 的情况下还执行这么长时间？
通过官方文档可用找到如下描述：
挑选其中一个 KEY 进行分析：
## 查看KEY的编码类型redis 127.0.0.1:8662> DEBUG OBJECT "XXX_XXX_572761794"Value at:0x7fd4aa9d73f0 refcount:1 encoding:ziplist serializedlength:27573 lru:3322719 lru_seconds_idle:103 ## 查看KEY的元素个数redis 127.0.0.1:8662> HLEN "XXX_XXX_572761794"(integer) 1196 ## 查看ziplist相关配置参数redis 127.0.0.1:8662> CONFIG GET '*ziplist*' 1) "hash-max-ziplist-entries" 2) "2048" 3) "hash-max-ziplist-value" 4) "3072" 5) "list-max-ziplist-size" 6) "-2" 7) "zset-max-ziplist-entries" 8) "2048" 9) "zset-max-ziplist-value"10) "3072"根据当前Redis实例配置，当 HASH 对象的元素个数小于 hash-max-ziplist-entries (2048)个或 HASH 对象的元素值长度低于 hash-max-ziplist-value（3072）字节时会使用 ziplist 编码方式来存储 HASH 对象，而 HSCAN 命令对于编码类型为 ziplist 的集合类型会忽略 COUNT 参数值而全量返回所有元素，在这种场景下 HSCAN 性能较差。
三、源码学习
以 Redis 5.0 代码为例，使用 hscanCommand 函数来处理 HSCAN 命令，实际调用 scanGenericCommand 函数来处理：
void hscanCommand(client *c) {robj *o;unsigned long cursor;if (parseScanCursorOrReply(c,c->argv[2],&cursor) == C_ERR) return;if ((o = lookupKeyReadOrReply(c,c->argv[1],shared.emptyscan)) == NULL ||checkType(c,o,OBJ_HASH)) return;scanGenericCommand(c,o,cursor);}函数 scanGenericCommand 的代码实现共分为 4 个步骤：
- 步骤：解析参数(Parse options)
- 第二步骤：遍历集合(Iterate the collection)
- 第三步骤：过滤元素(Filter elements)
- 第四步骤：返回结果(Reply to the client)
在遍历集合的第二步骤，会根据集合的编码类型做相应处理：
- 如果编码类型为 HashTable 或 SkipList 时，会按照要返回元素数量(count)来设置大遍历次数(maxiterations= count *10 )，然后使用"返回元素数量"和"大遍历次数"双重限制下调用 dictScan 来遍历集合，确保 SCAN 操作不会遍历过多数据导致执行时间超过"预期"。
- 如果编码类型为 IntSet 时(数据类型为 Set 且编码类型不为 HashTable)，会设置 cursor=0 并遍历整个 IntSet 集合。
- 如果编码类型为 ZipList 时(数据类型为 HASH 且编码类型不为 Hashtable，数据类型为 ZSet 且编码类型不为 SkipList)，会设置 cursor=0 并遍历整个 ZipList 集合。
函数 scanGenericCommand 代码：
void scanGenericCommand(client *c, robj *o, unsigned long cursor) { /* Step 1: Parse options. */ /* Step 2: Iterate the collection. * * Note that if the object is encoded with a ziplist, intset, or any other * representation that is not a hash table, we are sure that it is also * composed of a small number of elements. So to avoid taking state we * just return everything inside the object in a single call, setting the * cursor to zero to signal the end of the iteration. */ /* Handle the case of a hash table. */ if (ht) { long maxiterations = count*10; /* We pass two pointers to the callback: the list to which it will * add new elements, and the object containing the dictionary so that * it is possible to fetch more data in a type-dependent way. */ privdata[] = keys; privdata[1] = o; do { cursor = dictScan(ht, cursor, scanCallback, NULL, privdata); } while (cursor && maxiterations-- && listLength(keys) < (unsigned long)count); } else if (o->type == OBJ_SET) { int pos = ; int64_t ll; while(intsetGet(o->ptr,pos++,&ll)) listAddNodeTail(keys,createStringObjectFromLongLong(ll)); cursor = ; } else if (o->type == OBJ_HASH || o->type == OBJ_ZSET) { unsigned char *p = ziplistIndex(o->ptr,); unsigned char *vstr; unsigned int vlen; long long vll; while(p) { ziplistGet(p,&vstr,&vlen,&vll); listAddNodeTail(keys, (vstr != NULL) ? createStringObject((char*)vstr,vlen) : createStringObjectFromLongLong(vll)); p = ziplistNext(o->ptr,p); } cursor = ; } else { serverPanic("Not handled encoding in SCAN."); } /* Step 3: Filter elements. */ /* Step 4: Reply to the client. */}Redis 命令 HGETALL 也是全量返回所有元素，其实现逻辑则相对简单：
void genericHgetallCommand(client *c, int flags) { robj *o; hashTypeIterator *hi; int multiplier = ; int length, count = ; if ((o = lookupKeyReadOrReply(c,c->argv[1],shared.emptymultibulk)) == NULL || checkType(c,o,OBJ_HASH)) return; if (flags & OBJ_HASH_KEY) multiplier++; if (flags & OBJ_HASH_VALUE) multiplier++; length = hashTypeLength(o) * multiplier; addReplyMultiBulkLen(c, length); hi = hashTypeInitIterator(o); while (hashTypeNext(hi) != C_ERR) { if (flags & OBJ_HASH_KEY) { addHashIteratorCursorToReply(c, hi, OBJ_HASH_KEY); count++; } if (flags & OBJ_HASH_VALUE) { addHashIteratorCursorToReply(c, hi, OBJ_HASH_VALUE); count++; } } hashTypeReleaseIterator(hi); serverAssert(count == length);}四、性能对比
对于全量返回 HASH 对象所有元素 KEY 和 VALUE 的场景，HGETALL 和 HSCAN 那个性能好呢？
模拟创建一个包含 2000 个元素的 HASH 对象：
def init_hash_key(): """ 初始化一个包含2000个元素的HASH对象 """ hash_key = "test_hash_01" hash_item_count=2000 redis_conn = redis.Redis(connection_pool=redis_pool) redis_conn.delete(hash_key) for item_index in range(, hash_item_count): hash_item_key = "test_42764865253_42764865253_572774616_" + str(item_index) hash_item_val = """ {"roomId":"42764865253","productId":507346697,"lastDate":"20220316","index":" """ \ + str(item_index) + """ "} """ redis_conn.hset( name=hash_key, key=hash_item_key, value=hash_item_val ) pass然后采用10个进程(multiprocessing.Process)来进行 HGETALL 和 HSCAN 的测试：
def loop_hscan(loop_times=10000): hash_key = "test_hash_01" redis_conn = redis.Redis(connection_pool=redis_pool) for run_index in range(, loop_times): redis_conn.hscan(name=hash_key, cursor=, count=100, match="*") def loop_hgeall(loop_times=10000): hash_key = "test_hash_01" redis_conn = redis.Redis(connection_pool=redis_pool) for run_index in range(, loop_times): redis_conn.hgetall(hash_key)Redis 实例 CPU 使用率监控：
Redis 实例 QPS 监控：
压测服务器网络流量监控：
受限于测试服务器的千兆网卡限制，HGETALL 和 HSCAN 的测试高 QPS 达到 410。
对比 10 个并发的压测结果可发现：
对于单次请求操作的请求耗时，HGETALL 命令远低于 HSCAN 命令。
对比 20 个并发压测结果可发现：
对于相同 QPS 产生的 Redis 服务器网络带宽，HGETALL 命令和 HSCAN 命令基本相同(因为返回的数据基本相同)。
对于相同 QPS 产生的 Redis 服务器 CPU 资源，HGETALL 命令(33%)约占HSCAN命令(67%)的一半。
五、优化建议
对于编码类型为 IntSet 和 ZipList 的 Redis 集合对象，在执行 HSCAN 命令是会忽略 COUNT 参数并遍历所有元素，当 Redis 集合对象元素较多时会严重消耗 Redis 服务器的 CPU 资源，对于需要全量返回所有元素的场景，可以使用 HGETALL 命令替换 HSCAN 命令，但对于需要过滤部分元素的场景，HSCAN 命令能在 Redis 服务器端进行过滤以降低应用服务器和 Redis 服务器之间的网络带宽消耗。
虽然可以通过参数来控制 Redis 各种类型的编码方式，将 Redis 集合对象的编码类型从 IntSet 和 ZipList 转换为 HshTable 或 SkipList，以避免 HSCAN 命令全量扫描集合对象的所有元素，建议谨慎调整此类参数设置避免引发其他如内存使用率上涨等问题。
在实际业务场景中应尽量避免使用 HSCAN 和 HGETALL 等命令，尤其是使用这些命令操作超大 Redis 集合对象并高频执行，应从业务角度评估其实现合理性，并通过改写业务逻辑/增加前端缓存/使用数据压缩等方式来降低 Redis 服务器端请求压力。
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/sdG7R2_0WYVnWTZ9arAACw
