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Redis开发规范

键值设计

key名设计

  1. 【建议】: 可读性和可管理性

    以业务名(或数据库名)为前缀(防止key冲突),用冒号分隔,比如业务名:表名:id

    ugc:video:1

  2. 【建议】:简洁性

    保证语义的前提下,控制key的长度,当key较多时,内存占用也不容忽视,例如:

    user:{uid}:friends:messages:{mid}

    简化为

    u:{uid}:fr:m:{mid}

  3. 【强制】:不要包含特殊字符

    反例:包含空格、换行、单双引号以及其他转义字符

value设计

  1. 【强制】:拒绝bigkey(防止网卡流量、慢查询)

    String类型控制在10KB以内,hashlistsetzset元素个数不要超过5000。

    反例:一个包含200万个元素的list

    非字符串的bigkey,不要使用del删除,使用hscansscanzscan方式渐进式删除,同时要注意防止bigkey过期时间自动删除问题(例如一个200万的zset设置1小时过期,会触发del操作,造成阻塞,而且该操作不会不出现在慢查询中(latency可查)),查找方法和删除方法

  2. 【推荐】:选择适合的数据类型。

    例如:实体类型(要合理控制和使用数据结构内存编码优化配置,例如ziplist,但也要注意节省内存和性能之间的平衡)

    反例:

    set user:1:name tom

    set user:1:age 19

    set user:1:favor football

    正例:

    hmset user:1 name tom age 19 favor football

其他

  1. 【推荐】:控制key的生命周期,redis不是垃圾桶。

    建议使用expire设置过期时间(条件允许可以打散过期时间,防止集中过期),不过期的数据重点关注idle time

命令使用

  1. 【推荐】 O(N)命令关注N的数量

    例如hgetalllrangesmemberszrangesinter等并非不能使用,但是需要明确N的值。有遍历的需求可以使用hscansscanzscan代替。

  2. 【推荐】:禁用命令

    禁止线上使用keysflushallflushdb等,通过redis的rename机制禁掉命令,或者使用scan的方式渐进式处理。

  3. 【推荐】合理使用select

    redis的多数据库较弱,使用数字进行区分,很多客户端支持较差,同时多业务用多数据库实际还是单线程处理,会有干扰。

  4. 【推荐】使用批量操作提高效率

    原生命令:例如mgetmset

    非原生命令:可以使用pipeline提高效率。

    但要注意控制一次批量操作的元素个数(例如500以内,实际也和元素字节数有关)。

    注意两者不同:

    • 原生是原子操作,pipeline是非原子操作。
    • pipeline可以打包不同的命令,原生做不到
    • pipeline需要客户端和服务端同时支持。
  5. 【建议】Redis事务功能较弱,不建议过多使用

    Redis的事务功能较弱(不支持回滚),而且集群版本(自研和官方)要求一次事务操作的key必须在一个slot上(可以使用hashtag功能解决)

  6. 【建议】Redis集群版本在使用Lua上有特殊要求:

    • 所有key都应该由 KEYS 数组来传递,redis.call/pcall 里面调用的redis命令,key的位置,必须是KEYS array, 否则直接返回error,“-ERR bad lua script for redis cluster, all the keys that the script uses should be passed using the KEYS arrayrn”
    • 所有key,必须在1个slot上,否则直接返回error, “-ERR eval/evalsha command keys must in same slotrn”
  7. 【建议】必要情况下使用monitor命令时,要注意不要长时间使用。

客户端使用

  1. 【推荐】 避免多个应用使用一个Redis实例

    正例:不相干的业务拆分,公共数据做服务化。

  2. 【推荐】 使用带有连接池的数据库,可以有效控制连接,同时提高效率,标准使用方式:

  3. 【建议】 高并发下建议客户端添加熔断功能(例如netflix hystrix)

  4. 【推荐】 设置合理的密码,如有必要可以使用SSL加密访问(阿里云Redis支持)

  5. 【建议】根据自身业务类型,选好maxmemory-policy(最大内存淘汰策略),设置好过期时间。

    默认策略是volatile-lru,即超过最大内存后,在过期键中使用lru算法进行key的剔除,保证不过期数据不被删除,但是可能会出现OOM问题。

    其他策略如下:

    • allkeys-lru:根据LRU算法删除键,不管数据有没有设置超时属性,直到腾出足够空间为止。
    • allkeys-random:随机删除所有键,直到腾出足够空间为止。
    • volatile-random:随机删除过期键,直到腾出足够空间为止。
    • volatile-ttl:根据键值对象的ttl属性,删除最近将要过期数据。如果没有,回退到noeviction策略。
    • noeviction:不会剔除任何数据,拒绝所有写入操作并返回客户端错误信息“(error) OOM command not allowed when used memory”,此时Redis只响应读操作。

相关工具

  1. 【推荐】:数据同步

    redis间数据同步可以使用:redis-port

  2. 【推荐】:big key搜索

    redis大key搜索工具

  3. 【推荐】:热点key寻找(内部实现使用monitor,所以建议短时间使用)

    facebook的redis-faina

    PS:阿里云Redis已经在内核层面解决热点key问题。

附录:删除bigkey

  • 下面操作可以使用pipeline加速。

  • redis 4.0已经支持key的异步删除。

  1. Hash删除: hscan + hdel
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public void delBigHash(String host,int port,String password,String bigHashKey){
Jedis jedis = new Jedis(host,port);
if(StringUtils.isNotEmpty(password)){
jedis.auth(password);
}
ScanParams scanParams = new ScanParams().count(100);
String cursor = "0";
do{
ScanResult<Map.Entry<String,String>> scanResult = jedis.hscan(bigHashKey,cursor,scanParams);
List<Map.Entry<String,String>> entryList = scanResult.getResult();
if(CollectionUtils.isNotEmpty(entryList)){
for (Map.Entry<String, String> entry : entryList) {
jedis.hdel(bigHashKey,entry.getKey());
}
}
cursor = scanResult.getStringCursor();
}while (!"0".equals(cursor));
//删除bigHashKey
jedis.del(bigHashKey);
}
  1. List删除: ltrim
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public void delBigList(String host,int port,String password,String bigListKey){
Jedis jedis = new Jedis(host,port);
if(StringUtils.isNotEmpty(password)){
jedis.auth(password);
}
long llen = jedis.llen(bigListKey);
int counter = 0;
int left = 100;
while (counter<llen){
//每次从左边截掉100个
jedis.ltrim(bigListKey,left,llen);
counter += left;
}
//删除bigListKey
jedis.del(bigListKey);
}
  1. Set删除: sscan + srem
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public void delBigSet(String host,int port,String password,String bigSetKey){
Jedis jedis = new Jedis(host,port);
if(StringUtils.isNotEmpty(password)){
jedis.auth(password);
}
ScanParams scanParams = new ScanParams().count(100);
String cursor = "0";
do{
ScanResult<String> scanResult = jedis.sscan(bigSetKey,cursor,scanParams);
List<String> memberList = scanResult.getResult();
if(CollectionUtils.isNotEmpty(memberList)){
for (String s : memberList) {
jedis.srem(bigSetKey,s);
}
}
cursor = scanResult.getStringCursor();
}while (!"0".equals(cursor));
//删除bigSetKey
jedis.del(bigSetKey);
}
  1. SortedSet删除: zscan + zrem
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public void delBigZset(String host,int port,String password,String bigZsetKey){
Jedis jedis = new Jedis(host,port);
if(StringUtils.isNotEmpty(password)){
jedis.auth(password);
}
ScanParams scanParams = new ScanParams().count(100);
String cursor = "0";
do{
ScanResult<Tuple> scanResult = jedis.zscan(bigZsetKey,cursor,scanParams);
List<Tuple> tupleList = scanResult.getResult();
if(CollectionUtils.isNotEmpty(tupleList)){
for (Tuple tuple : tupleList) {
jedis.zrem(bigZsetKey,tuple.getElement());
}
}
cursor = scanResult.getStringCursor();
}while (!"0".equals(cursor));
//删除bigZsetKey
jedis.del(bigZsetKey);
}



-------------文章结束啦 ~\(≧▽≦)/~ 感谢您的阅读-------------

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