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该应用场景为DMP缓存存储需求,DMP需要管理非常多的第三方id数据,其中包括各媒体cookie与自身cookie(以下统称supperid)的mapping关系,还包括了supperid的人口标签、移动端id(主要是idfa和imei)的人口标签,以及一些黑名单id、ip等数据。
在hdfs的帮助下离线存储千亿记录并不困难,然而DMP还需要提供毫秒级的实时查询。由于cookie这种id本身具有不稳定性,所以很多的真实用户的浏览行为会导致大量的新cookie生成,只有及时同步mapping的数据才能命中DMP的人口标签,无法通过预热来获取较高的命中,这就跟缓存存储带来了极大的挑战。
经过实际测试,对于上述数据,常规存储超过五十亿的kv记录就需要1T多的内存,如果需要做高可用多副本那带来的消耗是巨大的,另外kv的长短不齐也会带来很多内存碎片,这就需要超大规模的存储方案来解决上述问题。
人⼝标签主要是cookie、imei、idfa以及其对应的gender(性别)、age(年龄段)、geo(地域)等;mapping关系主要是媒体cookie对supperid的映射。以下是数据存储⽰示例:
PC端的ID:媒体编号-媒体cookie=>supperid
supperid => { age=>年龄段编码,gender=>性别编码,geo=>地理位置编码 }
Device端的ID:
imei or idfa => { age=>年龄段编码,gender=>性别编码,geo=>地理位置编码 }
显然PC数据需要存储两种key=>value还有key=>hashmap,⽽而Device数据需要存储⼀一种key=>hashmap即可。
短key短value:
其中superid为21位数字:比如1605242015141689522 imei为小写md5:比如2d131005dc0f37d362a5d97094103633 idfa为大写带”-”md5:比如:51DFFC83-9541-4411-FA4F-356927E39D04
媒体自身的cookie长短不一;
需要为全量数据提供服务,supperid是百亿级、媒体映射是千亿级、移动id是几十亿级;
每天有十亿级别的mapping关系产生;
对于较大时间窗口内可以预判热数据(有一些存留的稳定cookie);
对于当前mapping数据无法预判热数据,有很多是新生成的cookie;
1)长短不一容易造成内存碎片;
2)由于指针大量存在,内存膨胀率比较高,一般在7倍,纯内存存储通病;
3)虽然可以通过cookie的行为预判其热度,但每天新生成的id依然很多(百分比比较敏感,暂不透露);
4)由于服务要求在公网环境(国内公网延迟60ms以下)下100ms以内,所以原则上当天新更新的mapping和人口标签需要全部in memory,而不会让请求落到后端的冷数据;
5)业务方面,所有数据原则上至少保留35天甚至更久;
6)内存至今也比较昂贵,百亿级Key乃至千亿级存储方案势在必行!
5.1 淘汰策略
存储吃紧的一个重要原因在于每天会有很多新数据入库,所以及时清理数据尤为重要。主要方法就是发现和保留热数据淘汰冷数据。网民的量级远远达不到几十亿的规模,id有一定的生命周期,会不断的变化。所以很大程度上我们存储的id实际上是无效的。而查询其实前端的逻辑就是广告曝光,跟人的行为有关,所以一个id在某个时间窗口的(可能是一个campaign,半个月、几个月)访问行为上会有一定的重复性。数据初始化之前,我们先利用hbase将日志的id聚合去重,划定TTL的范围,一般是35天,这样可以砍掉近35天未出现的id。另外在Redis中设置过期时间是35天,当有访问并命中时,对key进行续命,延长过期时间,未在35天出现的自然淘汰。这样可以针对稳定cookie或id有效,实际证明,续命的方法对idfa和imei比较实用,长期积累可达到非常理想的命中。
5.2 减少膨胀
Hash表空间大小和Key的个数决定了冲突率(或者用负载因子衡量),再合理的范围内,key越多自然hash表空间越大,消耗的内存自然也会很大。再加上大量指针本身是长整型,所以内存存储的膨胀十分可观。先来谈谈如何把key的个数减少。
大家先来了解一种存储结构。我们期望将key1=>value1存储在redis中,那么可以按照如下过程去存储。先用固定长度的随机散列md5(key)值作为redis的key,我们称之为BucketId,而将key1=>value1存储在hashmap结构中,这样在查询的时候就可以让client按照上面的过程计算出散列,从而查询到value1。
过程变化简单描述为:get(key1) -> hget(md5(key1), key1) 从而得到value1。如果我们通过预先计算,让很多key可以在BucketId空间里碰撞,那么可以认为一个BucketId下面挂了多个key。比如平均每个BucketId下面挂10个key,那么理论上我们将会减少超过90%的redis key的个数。
具体实现起来有一些麻烦,而且用这个方法之前你要想好容量规模。我们通常使用的md5是32位的hexString(16进制字符),它的空间是128bit,这个量级太大了,我们需要存储的是百亿级,大约是33bit(2的33次方),所以我们需要有一种机制计算出合适位数的散列,而且为了节约内存,我们需要利用全部字符类型(ASCII码在0~127之间)来填充,而不用HexString,这样Key的长度可以缩短到一半。
下面是具体的实现方式
public static byte [] getBucketId(byte [] key, Integer bit) { MessageDigest mdInst = MessageDigest.getInstance("MD5"); mdInst.update(key);byte [] md = mdInst.digest();byte [] r = new byte[(bit-1)/7 + 1];// 因为一个字节中只有7位能够表示成单字符,ascii码是7位int a = (int) Math.pow(2, bit%7)-2; md[r.length-1] = (byte) (md[r.length-1] & a); System.arraycopy(md, 0, r, 0, r.length);for(int i=0;i参数bit决定了最终BucketId空间的大小,空间大小集合是2的整数幂次的离散值。这里解释一下为何一个字节中只有7位可用,是因为redis存储key时需要是ASCII(0~127),而不是byte array。如果规划百亿级存储,计划每个桶分担10个kv,那么我们只需2^30=1073741824的桶个数即可,也就是最终key的个数。
5.3 减少碎片
碎片主要原因在于内存无法对齐、过期删除后,内存无法重新分配。通过上文描述的方式,我们可以将人口标签和mapping数据按照上面的方式去存储,这样的好处就是redis key是等长的。
另外对于hashmap中的key我们也做了相关优化,截取cookie或者deviceid的后六位作为key,这样也可以保证内存对齐,理论上会有冲突的可能性,但在同一个桶内后缀相同的概率极低(试想id几乎是随机的字符串,随意10个由较长字符组成的id后缀相同的概率*桶样本数=发生冲突的期望值<<0.05,也就是说出现一个冲突样本则是极小概率事件,而且这个概率可以通过调整后缀保留长度控制期望值)。而value只存储age、gender、geo的编码,用三个字节去存储。
另外提一下,减少碎片还有个很low但是有效的方法,将slave重启,然后强制的failover切换主从,这样相当于给master整理的内存的碎片。
推荐Google-tcmalloc, facebook-jemalloc内存分配,可以在value不大时减少内存碎片和内存消耗。有人测过大value情况下反而libc更节约。
到此,关于“Redis大数据量Key存储需求及解决方案”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注创新互联网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!
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