熬了一个通宵，终于把Reids的7千万个Key删完了，今天脑子都嗡嗡响！

熬了一个通宵，终于把Reids的7千万个Key删完了，今天脑子都嗡嗡响！

前言

由于有一条业务线不理想，高层决定下架业务。对于我们技术团队而言，其对应的所有服务器资源和其他相关资源都要释放。释放了8台应用服务器；1台es服务器；删除分布式定时任务中心相关的业务任务；备份并删除MySQL数据库；删除Redis中相关的业务缓存数据。CTO指名点姓让我带头冲锋，才扣了我绩效……好吧，冲~

其他都还好，不多时就解决了。唯独这删除Redis中的数据，害得我又熬了一个通宵，真是折煞我也！

难点分析

共用Redis服务集群

由于这条业务线的数据在Redis大概在3G左右，完全没必要单独建一个Redis服务集群，本着能节约就节约的态度，当初就决定和其他项目共享一个集群（这个集群配置：16个节点，128G内存，还算豪华吧~）集群配置如下：

在这种共用集群的情况下，导致无法简单粗暴的释放。因此只能选择删除Key的方式。

Key命名不规范

要删除Key，首先就要精准的定位出哪些Key需要删除，如果勿删Key，会影响到其他服务正常运转！如果Key本身设置了过期时间，但有些数据需是持久化的。然而那该死的项目经理一直催项目进度，导致开发人员在开发过程中很多地方都没有设计到位，比如Redis Key散落在项目代码的每个角落；比如命名不是很规范。真不知道是怎么review代码！哦，想必是没有时间review，那该死的项目经理……

我随便截个支付服务中的Key命名：

怎么样？是不是觉得我们开发人员写的代码很low~别笑，在实际工作中，还有比这更low的！希望你别遇到，不然真的很痛苦~

解决思路

经过以上的分析，我们简单归纳如下：

我们真正关心的是那些未设置过期时间的Key 不能误删除Key，否则下个月绩效也没了 由于Key的命名及使用及其不规范，导致Key的定位难度很大

看来，通过scan命令扫描匹配Key的方式行不通了。只能通过人肉搜索了~

幸而Idea的搜索大法好，这个项目中使用的是spring-boot-starter-data-redis.因此我通过搜索RedisTemplate和StringRedisTemplate定位所有操作redis的代码，具体步骤如下：

1、通过这些代码统计出Key的前缀并录入到文本中；

2、通过python脚本把载入文中中的的Key并在后面加上“*”通配符；

3、通过python脚本通过scan命令扫描出这些key；

4、为了便于检查，我们并没有直接使用del命令删除key，在删除key之前，先通过debug object key的方式得到其序列化的长度，再执行删除并返回序列化长度。这样，我们就可以统计出所有key的序列化长度来得到我们释放的空间大小。关键代码如下：

通过以上方式，能够统计出究竟释放了多少内存了。

由于这个集群是有这么接近7千万个key：

因此，等到了第二天天亮，我睡眼朦胧的看了一下，终于删除完毕了，时间07:13...早高峰即将来临……

知耻而后勇

从来没有经历过因业务下线而清除资源的经验。这次事情真心让我觉得细微之处见真功夫的道理。如果一开始我们就能够遵循开发规范来使用和设计redis key，也不至于浪费这么多时间。为了让key的命名和使用更加规范，以及今后避免再次遇到这种情况，下午睡醒之后，我就在redis公共组件库里面添加了一个配置和自定义了key序列化，代码如下：

@ConfigurationProperties(prefix = "spring.redis.prefix")  publicclassRedisKeyPrefixProperties{      privateBoolean enable = Boolean.TRUE;      privateString key;      publicBoolean getEnable() {          return enable;      }      publicvoid setEnable(Boolean enable) {          this.enable = enable;      }      publicString getKey() {          return key;      }      publicvoid setKey(String key) {          this.key = key;      }  }

/**   * @desc 对字符串序列化新增前缀   * @author create by liming sun on 2020-07-21 14:09:51   */  publicclassPrefixStringKeySerializerextendsStringRedisSerializer{      privateCharset charset = StandardCharsets.UTF_8;      privateRedisKeyPrefixProperties prefix;      publicPrefixStringKeySerializer(RedisKeyPrefixProperties prefix) {          super();          this.prefix = prefix;      }      @Override      publicString deserialize(@Nullablebyte[] bytes) {          String saveKey = newString(bytes, charset);          if(prefix.getEnable() != null&& prefix.getEnable()) {              String prefixKey = spliceKey(prefix.getKey());              int indexOf = saveKey.indexOf(prefixKey);              if(indexOf > 0) {                  saveKeysaveKey = saveKey.substring(indexOf);              }          }          return(saveKey.getBytes() == null? null: saveKey);      }      @Override      publicbyte[] serialize(@NullableString key) {          if(prefix.getEnable() != null&& prefix.getEnable()) {              key = spliceKey(prefix.getKey()) + key;          }          return(key == null? null: key.getBytes(charset));      }      privateString spliceKey(String prefixKey) {          if(StringUtils.isNotBlank(prefixKey) && !prefixKey.endsWith(":")) {              prefixKeyprefixKey = prefixKey + "::";          }          return prefixKey;      }  }

使用效果

为了避免再次发生这种工作低效而又不得不做的事情，我们在开发规范中规定，新项目中redis的使用必须设置此配置，前缀就设置为：项目编号。另外，一个模块中的key必须统一定义在二方库的RedisKeyConstant类中。配置如下：

spring:      redis:          prefix:              enable: true              key: E00P01

@Bean     publicRedisTemplate redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {         RedisTemplate redisTemplate = newRedisTemplate<>();         redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);         // 支持key前缀设置的key Serializer         redisTemplate.setKeySerializer(newPrefixStringKeySerializer());         redisTemplate.setValueSerializer(newGenericJackson2JsonRedisSerializer());         return redisTemplate;     }

通过以上方式，我们至少可以从项目维度来区分出key，避免了多个项目之间共用同一个集群时而导致重复key的问题。从项目维度对key进行了划分。更方便管理和运维。如果对于key的管理粒度要求更细，我们甚至可以细化到具体业务维度。我们在测试环境进行了压测，增加key前缀对redis性能几乎没有影响。性能方面能接受。

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