Redis百亿级Key存储方案怎么实现

1.需求背景

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。

2.存储何种数据 

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：

1) 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 }

2) 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。

3.数据特点

1. 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；

2. 媒体自身的cookie长短不一；

3. 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；

4. 每天有十亿级别的mapping关系产生；

5. 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）；

6. 对于当前mapping数据无法预判热数据，有很多是新生成的cookie；

4.存在的技术挑战

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.解决方案

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，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

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。
6. md5散列桶的方法需要注意的问题
1）kv存储的量级必须事先规划好，浮动的范围大概在桶个数的十到十五倍，比如我就想存储百亿左右的kv，那么最好选择30bit~31bit作为桶的个数。也就是说业务增长在一个合理的范围（10~15倍的增长）是没问题的，如果业务太多倍数的增长，会导致hashset增长过快导致查询时间增加，甚至触发zip-list阈值，导致内存急剧上升。
2）适合短小value，如果value太大或字段太多并不适合，因为这种方式必须要求把value一次性取出，比如人口标签是非常小的编码，甚至只需要3、4个bit（位）就能装下。3）典型的时间换空间的做法，由于我们的业务场景并不是要求在极高的qps之下，一般每天亿到十亿级别的量，所以合理利用CPU租值，也是十分经济的。
4）由于使用了信息摘要降低了key的大小以及约定长度，所以无法从redis里面random出key。如果需要导出，必须在冷数据中导出。
5）expire需要自己实现，目前的算法很简单，由于只有在写操作时才会增加消耗，所以在写操作时按照一定的比例抽样，用HLEN命中判断是否超过15个entry，超过才将过期的key删除，TTL的时间戳存储在value的前32bit中。
6）桶的消耗统计是需要做的。需要定期清理过期的key，保证redis的查询不会变慢。
7. 测试结果
人口标签和mapping的数据100亿条记录。
优化前用2.3T，碎片率在2左右；优化后500g，而单个桶的平均消耗在4左右。碎片率在1.02左右。查询时这对于cpu的耗损微乎其微。
另外需要提一下的是，每个桶的消耗实际上并不是均匀的，而是符合多项式分布的。
上面的公式可以计算桶消耗的概率分布。公式是唬人用的，只是为了提醒大家不要想当然的认为桶消耗是完全均匀的，有可能有的桶会有上百个key。但事实并不没有那么夸张。试想一下投硬币，结果只有两种正反面。相当于只有两个桶，如果你投上无限多次，每一次相当于一次伯努利实验，那么两个桶必然会十分的均匀。概率分布就像上帝施的魔咒一样，当你面对大量的桶进行很多的广义的伯努利实验。桶的消耗分布就会趋于一种稳定的值。接下来我们就了解一下桶消耗分布具体什么情况：
通过采样统计
31bit（20多亿）的桶，平均4.18消耗
 
100亿节约了1.8T内存。相当于节约了原先的78%内存，而且桶消耗指标远没有达到预计的底线值15。
对于未出现的桶也是存在一定量的，如果过多会导致规划不准确，其实数量是符合二项分布的，对于2^30桶存储2^32kv，不存在的桶大概有（百万级别，影响不大）：
Math.pow((1 - 1.0 / Math.pow(2, 30)), Math.pow(2, 32)) * Math.pow(2, 30);
对于桶消耗不均衡的问题不必太担心，随着时间的推移，写入时会对HLEN超过15的桶进行削减，根据多项式分布的原理，当实验次数多到一定程度时，桶的分布就会趋于均匀（硬币投掷无数次，那么正反面出现次数应该是一致的），只不过我们通过expire策略削减了桶消耗，实际上对于每个桶已经经历了很多的实验发生。