Redis开发规范与性能优化(一)

开发规范与性能优化

1.键值设计

1.key名设计

a.【建议】: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

trade order:1
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b.【建议】: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

c.【强制】: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

a.【强制】:拒绝bigkey(防止网卡流量、慢查询)

在Redis中，一个字符串最大512MB,一个二级数据结构(例如hash、list、set、zset)可以存储大约40亿个(2^32 -1)个元素，但实际中如果下面两种情况，就会认为是bigkey

• 1.字符串类型，它的big体现在单个value值很大，一般认为超过10KB就是bigkey
• 2.非字符串类型:哈希、列表、集合、有序集合，它们的big体现在元素个数太多。
  一般来说，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)

bigkey的危害:

• 1.导致redis阻塞
• 2.网络拥塞
  bigkey也就意味着每次获取要产生的网络流量较大，假设一个bigkey为1MB,客户端每秒访问量为1000，那么每秒产生1000MB的流量，对于普通的千兆网卡(按照字节算是128MB/s)的服务器来说简直就是灭顶之灾，而且一般服务器会采用单机多实例的方式来部署，也就是说一个bigkey可能会对其他示例也造成影响，其后果不堪设想
• 3.过期删除有个bigkey，它安分守己(只执行简单的命令，例如hget、lpop、zscore等)，但它设置了过期时间，当它过期后，会被删除，如果没有使用Redis4.0的过期异步删除(lazyfree-lazy-expire yes),就会存在阻塞Redis的可能性

bigkey的产生:
一般来说，bigkey的产生都是由于程序设计不当，或者对于数据规模预料不清楚造成的，例子如下:

• 1.社交类:粉丝列表，如果某些明星或者大V不精心设计下，必是bigkey
• 2.统计类:例如按天存储某项功能或者网站的用户集合，除非没几个人用，否则必是bigkey
• 3.缓存类:将数据从数据库load出来序列化放到Redis里，这个方式非常常用，但有两个地方需要注意，
  第一，是不是有必要把所有字段都缓存
  第二，有没有相关关联的数据，有的同学为了图方便把相关数据都存一一个key下，产生bigkey

如何优化bigkey
1.拆
biglist: list1、list2、…listN
big hash: 可以将数段分段存储，比如一个大的key，假设存了100万的用户数据，可以拆分成200个key，每个key下面存放5000个用户数据
2.如果bigkey不可避免，也要思考以下要不要每次把所有元素都取出来(例如有时候仅仅需要hmget,而不是hgetall)，删除也是一样，尽量使用优雅的方式来处理

b.【推荐】选择合适的数据类型。

例如:实体类型(要合理控制和使用数据结构，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
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正例:

hmset user:1 name tom age 19 favor football
1

3.【推荐】: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)

2.命令使用

1.【推荐】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.【推荐】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.【推荐】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.【推荐】使用批量操作提供效率

原生命令:例如mget、mset
非原生命令:可以使用pipeline提高效率
1
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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:

原生命令是原子操作，pipeline是非原子操作
pipeline可以打包不同的命令，原生命令做不到
pipeline需要客户端和服务端同时支持
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5.【建议】Redis事务功能较弱，不建议过多使用，可以用lua替代