分布式缓存:ZSET → MGET 跨槽(cross‐slot)/ 并发 GET解决思路

发布于:2025-05-29 ⋅ 阅读:(24) ⋅ 点赞:(0)

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问题描述

使用 Redis Cluster 时,经常会碰到 ZSET、MGET 跨槽(cross‐slot)或多线程大量并发 GET 导致的延迟和 CPU 问题, 下面说一下解决思路


解决思路

一、管道(Pipelining)替代多线程

  • 问题:用 20 个线程并发 GET,线程切换和上下文开销很大,而且大量线程会竞争 Tomcat 线程池资源。

  • 建议:在单个线程里,对每个分片的若干 key 使用 Redis Pipeline。Pipeline 可以把多条命令打包,一次性发给同一个 Redis 节点,极大减少网络往返(RTT)和线程切换开销。

    1. 拿到分页用的 ID 列表后,根据 ID 分别算出它们在 Cluster 中各自的 slot。
    2. 按 slot 分组,把属于同一 slot 的 ID 列表用一次 pipeline 批量 GET
    3. 不同 slot 的分组各自 pipeline,最终合并结果即可。
  • 效果:比单条 GET 快,且不必启 20 个线程,CPU 和线程池压力都会大幅下降。


二、使用 Hash Tag 保证数据同槽

Redis Cluster 要求一次多键操作(如 MGET、Lua 脚本)只能作用于同一个 slot 才不会报错。

  • 做法:给你的 ZSET key 和各个 ID key 都加上相同的Hash Tag,例如:

    ZSET key:   "user:123:{timeline}"
    ID key:     "user:123:{timeline}:item:456"
                "user:123:{timeline}:item:789"
    

    这样 Redis 会只对 {timeline} 这部分计算哈希槽,保证所有相关 key 都在同一个槽里。

  • 好处

    1. 就可以直接用一条 MGET user:123:{timeline}:item:456 user:123:{timeline}:item:789 …,或者一段 Lua 脚本 EVAL,一次性拉取多条数据。
    2. 避免了跨槽错误,也不需要分组 pipeline,代码更简单、性能更优。

三、用 Hash 结构一次性批量取值

如果每条“内容”可以看成一个小对象(多个字段),还可以:

  1. 把所有 ID 对应的内容都存到一个 Hash,Hash 名称同样带上 Hash Tag:

    HSET user:123:{timeline}:items 456 "{…json…}" 789 "{…json…}"
    
  2. 查询时,

    HKEYS        → 拿到所有 field(ID)  
    HGETALL 或 HMGET → 一次性批量获取分页这 20 条 content  
    
  • 优点:单个 key、单条命令就能拿到所有需要的 20 条数据,Redis 端没有多次网络往返。

四、把数据直接存进 ZSET(或用 RedisJSON)

如果对象比较小,也可考虑:

  • Option A:把内容序列化后直接当 ZSET 的 member 存储,Score 用时间戳或自增序号。ZRANGE … WITHSCORES 一次性既拿 ID(member)又拿内容。
  • Option B:使用 RedisJSON 模块,把每条对象存为 JSON,Key 同样加 Hash Tag,ZSET 只存 ID,然后用 JSON.MGET(同槽下可跨多个 JSON key 一次取)来批量拉取。

小结

  1. Pipeline:最简单,不改数据模型,按 slot 分组即可。
  2. Hash Tag:相同槽内可直接 MGET 或 Lua,一条命令搞定。
  3. Hash 结构:把多条对象聚到一个 key,HMGET 一次性取完。
  4. 直接存 ZSET 或 JSON 模块:简化访问路径,避免额外的 GET。

以上方案可以各取所长,或组合使用:比如既用 Hash Tag,又用 Pipeline;或直接把热点数据存在 ZSET member 里。
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