Redis - 13、开发规范

本文主要介绍在使用Redis时的开发规范，从下面几个方面进行说明。

• 键值设计

• 命令使用

• 客户端使用

• 相关工具

通过本文的介绍可以减少使用 Redis 过程带来的问题。

1、键值设计

1.1、key 名设计

1.1.1、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

1.1.2、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}。

1.1.3、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

1.2、value 设计

1.2.1、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，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

1.2.2、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

1.2.3、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。

2、命令使用

2.1、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。

2.2、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。

2.3、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。

2.4、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。

2.5、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)

2.6、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"

2.7、monitor 命令

必要情况下使用 monitor 命令时，要注意不要长时间使用。

3、客户端使用

3.1、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。

3.2、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();
}

3.3、熔断功能

高并发下建议客户端添加熔断功能 (例如 netflix hystrix)

3.4、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）

3.5、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。

4、相关工具

4.1、数据同步

redis 间数据同步可以使用：redis-port

4.2、big key 搜索

redis 大 key 搜索工具

4.3、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

5、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。

5.1、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);
}

5.2、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);
}

5.3、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);
}

5.4、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);
}