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关于redis:一份完整的阿里云-Redis-开发规范值得收藏

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  • 作者:付磊 - 起扬
  • yq.aliyun.com/articles/531067

本文次要介绍在应用阿里云 Redis 的开发标准,从上面几个方面进行阐明。

  • 键值设计
  • 命令应用
  • 客户端应用
  • 相干工具

通过本文的介绍能够缩小应用 Redis 过程带来的问题。

一、键值设计

1、key 名设计

可读性和可管理性

以业务名 (或数据库名) 为前缀(避免 key 抵触),用冒号分隔,比方业务名: 表名: id

ugc:video:1
简洁性

保障语义的前提下,管制 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}。
不要蕴含特殊字符

反例:蕴含空格、换行、单双引号以及其余转义字符

2、value 设计

回绝 bigkey

避免网卡流量、慢查问,string 类型管制在 10KB 以内,hash、list、set、zset 元素个数不要超过 5000。

反例:一个蕴含 200 万个元素的 list。

非字符串的 bigkey,不要应用 del 删除,应用 hscan、sscan、zscan 形式渐进式删除,同时要留神避免 bigkey 过期工夫主动删除问题 (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,而且该操作不会不呈现在慢查问中 (latency 可查)),查找办法和删除办法

抉择适宜的数据类型

例如:实体类型 (要正当管制和应用数据结构内存编码优化配置, 例如 ziplist,但也要留神节俭内存和性能之间的均衡)。

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
管制 key 的生命周期

redis 不是垃圾桶,倡议应用 expire 设置过期工夫 (条件容许能够打散过期工夫,避免集中过期),不过期的数据重点关注 idletime。

二、命令应用

1、O(N) 命令关注 N 的数量

例如 hgetall、lrange、smembers、zrange、sinter 等并非不能应用,然而须要明确 N 的值。有遍历的需要能够应用 hscan、sscan、zscan 代替。

2、禁用命令

禁止线上应用 keys、flushall、flushdb 等,通过 redis 的 rename 机制禁掉命令,或者应用 scan 的形式渐进式解决。

3、正当应用 select

redis 的多数据库较弱,应用数字进行辨别,很多客户端反对较差,同时多业务用多数据库理论还是单线程解决,会有烦扰。

4、应用批量操作提高效率
  1. 原生命令:例如 mget、mset。
  2. 非原生命令:能够应用 pipeline 提高效率。

但要留神管制一次批量操作的 元素个数 (例如 500 以内,理论也和元素字节数无关)。

留神两者不同:

  1. 原生是原子操作,pipeline 是非原子操作。
  2. pipeline 能够打包不同的命令,原生做不到
  3. pipeline 须要客户端和服务端同时反对。
5、不倡议过多应用 Redis 事务性能

Redis 的事务性能较弱 (不反对回滚),而且集群版本(自研和官网) 要求一次事务操作的 key 必须在一个 slot 上(能够应用 hashtag 性能解决)。

6、Redis 集群版本在应用 Lua 上有特殊要求

1、所有 key 都应该由 KEYS 数组来传递,redis.call/pcall 外面调用的 redis 命令,key 的地位,必须是 KEYS array, 否则间接返回 error,”-ERR bad lua script for redis cluster, all the keys that the script uses should be passed using the KEYS arrayrn” 2、所有 key,必须在 1 个 slot 上,否则间接返回 error, “-ERR eval/evalsha command keys must in same slotrn”

7、monitor 命令

必要状况下应用 monitor 命令时,要留神不要长时间应用。

三、客户端应用

1、防止多个利用应用一个 Redis 实例

不相干的业务拆分,公共数据做服务化。

2、应用连接池

能够无效管制连贯,同时提高效率,规范应用形式:

Jedis jedis = null;
try {jedis = jedisPool.getResource();
    // 具体的命令
    jedis.executeCommand()} catch (Exception e) {logger.error("op key {} error:" + e.getMessage(), key, e);
} finally {
    // 留神这里不是敞开连贯,在 JedisPool 模式下,Jedis 会被归还给资源池。if (jedis != null) 
        jedis.close();}

3、熔断性能

高并发下倡议客户端增加熔断性能 (例如 netflix hystrix)

4、正当的加密

设置正当的明码,如有必要能够应用 SSL 加密拜访(阿里云 Redis 反对)

5、淘汰策略

依据本身业务类型,选好 maxmemory-policy(最大内存淘汰策略),设置好过期工夫。

默认策略是 volatile-lru,即超过最大内存后,在过期键中应用 lru 算法进行 key 的剔除,保障不过期数据不被删除,然而可能会呈现 OOM 问题。

其余策略如下:

  • allkeys-lru:依据 LRU 算法删除键,不论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:依据键值对象的 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,回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。

四、相干工具

1、数据同步

redis 间数据同步能够应用:redis-port

2、big key 搜寻

redis 大 key 搜寻工具

3、热点 key 寻找

外部实现应用 monitor,所以倡议短时间应用 facebook 的 redis-faina 阿里云 Redis 曾经在内核层面解决热点 key 问题

五、删除 bigkey

  1. 上面操作能够应用 pipeline 减速。
  2. redis 4.0 曾经反对 key 的异步删除,欢送应用。
1、Hash 删除: hscan + hdel
public void delBigHash(String host, int port, String password, String bigHashKey) {Jedis jedis = new Jedis(host, port);
    if (password != null && !"".equals(password)) {jedis.auth(password);
    }
    ScanParams scanParams = new ScanParams().count(100);
    String cursor = "0";
    do {ScanResult<Entry<String, String>> scanResult = jedis.hscan(bigHashKey, cursor, scanParams);
        List<Entry<String, String>> entryList = scanResult.getResult();
        if (entryList != null && !entryList.isEmpty()) {for (Entry<String, String> entry : entryList) {jedis.hdel(bigHashKey, entry.getKey());
            }
        }
        cursor = scanResult.getStringCursor();} while (!"0".equals(cursor));

    // 删除 bigkey
    jedis.del(bigHashKey);
}

2、List 删除: ltrim
public void delBigList(String host, int port, String password, String bigListKey) {Jedis jedis = new Jedis(host, port);
    if (password != null && !"".equals(password)) {jedis.auth(password);
    }
    long llen = jedis.llen(bigListKey);
    int counter = 0;
    int left = 100;
    while (counter < llen) {
        // 每次从左侧截掉 100 个
        jedis.ltrim(bigListKey, left, llen);
        counter += left;
    }
    // 最终删除 key
    jedis.del(bigListKey);
}
3、Set 删除: sscan + srem
public void delBigSet(String host, int port, String password, String bigSetKey) {Jedis jedis = new Jedis(host, port);
    if (password != null && !"".equals(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 (memberList != null && !memberList.isEmpty()) {for (String member : memberList) {jedis.srem(bigSetKey, member);
            }
        }
        cursor = scanResult.getStringCursor();} while (!"0".equals(cursor));

    // 删除 bigkey
    jedis.del(bigSetKey);
}

4、SortedSet 删除: zscan + zrem
public void delBigZset(String host, int port, String password, String bigZsetKey) {Jedis jedis = new Jedis(host, port);
    if (password != null && !"".equals(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 (tupleList != null && !tupleList.isEmpty()) {for (Tuple tuple : tupleList) {jedis.zrem(bigZsetKey, tuple.getElement());
            }
        }
        cursor = scanResult.getStringCursor();} while (!"0".equals(cursor));

    // 删除 bigkey
    jedis.del(bigZsetKey);
}

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