阿里推荐的Redis使用规范,Redis就要这么用
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作者:Java微服务
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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(防止key冲突),用冒号分隔,比如业务名:表名:id
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:
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
2、value设计
拒绝bigkey
防止网卡流量、慢查询,string类型控制在10KB以内,hash、list、set、zset元素个数不要超过5000。
反例:一个包含200万个元素的list。
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非字符串的bigkey,不要使用del删除,使用hscan、sscan、zscan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
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:
正例:
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idletime。
二、命令使用
1、O(N)命令关注N的数量
例如hgetall、lrange、smembers、zrange、sinter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hscan、sscan、zscan代替。
2、禁用命令
禁止线上使用keys、flushall、flushdb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、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、使用批量操作提高效率
原生命令:例如mget、mset。
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、不建议过多使用Redis事务功能
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、Redis集群版本在使用Lua上有特殊要求
1、所有key都应该由 KEYS 数组来传递,redis.call/pcall 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" 2、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、monitor命令
必要情况下使用monitor命令时,要注意不要长时间使用。
三、客户端使用
1、避免多个应用使用一个Redis实例
不相干的业务拆分,公共数据做服务化。
2、使用连接池
可以有效控制连接,同时提高效率,标准使用方式:
3、熔断功能
高并发下建议客户端添加熔断功能(例如netflix hystrix)
4、合理的加密
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、淘汰策略
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。
四、相关工具
1、数据同步
redis间数据同步可以使用:redis-port
2、big key搜索
redis大key搜索工具
3、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 阿里云Redis已经在内核层面解决热点key问题
五、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,欢迎使用。
1、Hash删除: hscan + hdel
2、List删除: ltrim
3、Set删除: sscan + srem
4、SortedSet删除: zscan + zrem
最后,再附上我历时三个月总结的 Java 面试 + Java 后端技术学习指南,这是本人这几年及春招的总结,目前,已经拿到了大厂offer,拿去不谢!
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