阿里云 Redis 開發(fā)規(guī)范

時間：2020-07-20 16:15:57

關鍵字：阿里云

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[導讀]摘要：本文介紹了在使用阿里云Redis的開發(fā)規(guī)范，從鍵值設計、命令使用、客戶端使用、相關工具等方面進行說明，通過本文的介紹可以減少使用Redis過程帶來的問題。一、鍵值設計 1. key名設計 (1)【建議】: 可讀性和可管理性以業(yè)務名(或數據庫名)為前綴(防止ke

摘要：本文介紹了在使用阿里云Redis的開發(fā)規(guī)范，從鍵值設計、命令使用、客戶端使用、相關工具等方面進行說明，通過本文的介紹可以減少使用Redis過程帶來的問題。

一、鍵值設計

1. key名設計

(1)【建議】: 可讀性和可管理性

以業(yè)務名(或數據庫名)為前綴(防止key沖突)，用冒號分隔，比如業(yè)務名:表名:id

ugc:video:1

(2)【建議】：簡潔性

保證語義的前提下，控制key的長度，當key較多時，內存占用也不容忽視，例如：

user:{uid}:friends:messages:{mid}簡化為u:{uid}:fr:m:{mid}。

(3)【強制】：不要包含特殊字符

反例：包含空格、換行、單雙引號以及其他轉義字符

2. value設計

(1)【強制】：拒絕bigkey(防止網卡流量、慢查詢)

string類型控制在10KB以內，hash、list、set、zset元素個數不要超過5000。

反例：一個包含200萬個元素的list。

非字符串的bigkey，不要使用del刪除，使用hscan、sscan、zscan方式漸進式刪除，同時要注意防止bigkey過期時間自動刪除問題(例如一個200萬的zset設置1小時過期，會觸發(fā)del操作，造成阻塞，而且該操作不會不出現在慢查詢中(latency可查))，查找方法和刪除方法

(2)【推薦】：選擇適合的數據類型。

例如：實體類型(要合理控制和使用數據結構內存編碼優(yōu)化配置,例如ziplist，但也要注意節(jié)省內存和性能之間的平衡)

反例：

set user:1:name tomset user:1:age 19set user:1:favor football

正例:

hmset user:1 name tom age 19 favor football

3.【推薦】：控制key的生命周期，redis不是垃圾桶。

建議使用expire設置過期時間(條件允許可以打散過期時間，防止集中過期)，不過期的數據重點關注idletime。

二、命令使用

1.【推薦】 O(N)命令關注N的數量

例如hgetall、lrange、smembers、zrange、sinter等并非不能使用，但是需要明確N的值。有遍歷的需求可以使用hscan、sscan、zscan代替。

2.【推薦】：禁用命令

禁止線上使用keys、flushall、flushdb等，通過redis的rename機制禁掉命令，或者使用scan的方式漸進式處理。

3.【推薦】合理使用select

redis的多數據庫較弱，使用數字進行區(qū)分，很多客戶端支持較差，同時多業(yè)務用多數據庫實際還是單線程處理，會有干擾。

4.【推薦】使用批量操作提高效率

阿里云 Redis 開發(fā)規(guī)范

但要注意控制一次批量操作的元素個數(例如500以內，實際也和元素字節(jié)數有關)。

注意兩者不同：

1. 原生是原子操作，pipeline是非原子操作。2. pipeline可以打包不同的命令，原生做不到3. pipeline需要客戶端和服務端同時支持。

5.【建議】Redis事務功能較弱，不建議過多使用

Redis的事務功能較弱(不支持回滾)，而且集群版本(自研和官方)要求一次事務操作的key必須在一個slot上(可以使用hashtag功能解決)

6.【建議】Redis集群版本在使用Lua上有特殊要求：

1.所有key都應該由 KEYS 數組來傳遞，redis.call/pcall 里面調用的redis命令，key的位置，必須是KEYS array, 否則直接返回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，必須在1個slot上，否則直接返回error, "-ERR eval/evalsha command keys must in same slotrn"

7.【建議】必要情況下使用monitor命令時，要注意不要長時間使用。

三、客戶端使用

1.【推薦】

避免多個應用使用一個Redis實例

正例：不相干的業(yè)務拆分，公共數據做服務化。

2.【推薦】

使用帶有連接池的數據庫，可以有效控制連接，同時提高效率，標準使用方式：

執(zhí)行命令如下：Jedis jedis = null;try { jedis = jedisPool.getResource(); //具體的命令 jedis.executeCommand()} catch (Exception e) { logger.error("op key {} error: " + e.getMessage(), key, e);} finally { //注意這里不是關閉連接，在JedisPool模式下，Jedis會被歸還給資源池。 if (jedis != null)  jedis.close();}

下面是JedisPool優(yōu)化方法的文章:

Jedis常見異常匯總
JedisPool資源池優(yōu)化

3.【建議】

高并發(fā)下建議客戶端添加熔斷功能(例如netflix hystrix)

4.【推薦】

設置合理的密碼，如有必要可以使用SSL加密訪問（阿里云Redis支持）

5.【建議】

根據自身業(yè)務類型，選好maxmemory-policy(最大內存淘汰策略)，設置好過期時間。

默認策略是volatile-lru，即超過最大內存后，在過期鍵中使用lru算法進行key的剔除，保證不過期數據不被刪除，但是可能會出現OOM問題。

其他策略如下：

allkeys-lru：根據LRU算法刪除鍵，不管數據有沒有設置超時屬性，直到騰出足夠空間為止。
allkeys-random：隨機刪除所有鍵，直到騰出足夠空間為止。
volatile-random:隨機刪除過期鍵，直到騰出足夠空間為止。
volatile-ttl：根據鍵值對象的ttl屬性，刪除最近將要過期數據。如果沒有，回退到noeviction策略。
noeviction：不會剔除任何數據，拒絕所有寫入操作并返回客戶端錯誤信息"(error) OOM command not allowed when used memory"，此時Redis只響應讀操作。

四、相關工具

1.【推薦】：數據同步

redis間數據同步可以使用：redis-port

2.【推薦】：big key搜索

redis大key搜索工具

3.【推薦】：熱點key尋找(內部實現使用monitor，所以建議短時間使用)

facebook的redis-faina

阿里云Redis已經在內核層面解決熱點key問題，歡迎使用。

五附錄：刪除bigkey

1. 下面操作可以使用pipeline加速。2. redis 4.0已經支持key的異步刪除，歡迎使用。

1. Hash刪除: 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));  //刪除bigkey jedis.del(bigHashKey);}

2. List刪除: 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) { //每次從左側截掉100個 jedis.ltrim(bigListKey, left, llen); counter += left; } //最終刪除key jedis.del(bigListKey);}

3. Set刪除: 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));  //刪除bigkey jedis.del(bigSetKey);}

4. SortedSet刪除: 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));  //刪除bigkey jedis.del(bigZsetKey);}