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阿里官方 Redis 开发规范
2020-7-28
   阿里官方 Redis 开发规范    通过本文的介绍可以减少使用 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(防止 key 冲突),用冒号分隔,比如业务名: 表名: id
  ugc:video:1
  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}。
  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。
  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)。
  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
  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:
  执行命令如下:
  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 {
  // 注意这里不是关闭连接,在JedisPool模式下,Jedis会被归还给资源池。
  if (jedis != null)
  jedis.close();
  }
  

  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
  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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