一份完整的阿里云 Redis 开发规范，值得收藏！

傲雪风 · 发表于 2019-4-5 01:19:59

本文主要介绍在使用阿里云Redis的开发规范，从下面几个方面进行说明。

键值设计
$ `. ]7 O& S9 J5 }! \: g h
命令使用4 l; z* c- U; E, m2 x. P% H6 o
客户端使用% \' f0 k$ ^6 @$ \! a# ?( Y5 C
相关工具2 ?% B& W& w" j; s* d

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:11 {. j1 g. d3 N* @# ]

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}。$ [) y8 [( n2 E9 s G4 c* R$ \ v

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，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)。了解下，Redis 为什么这么快？
反例：

set user:1:name tom
" y0 ~! l9 \' M/ B9 V3 Y
set user:1:age 19* ^( n( {" t$ f( M
set user:1:favor football
7 @1 [9 j2 P& c9 j" G6 }9 k8 p

正例:

hmset user:1 name tom age 19 favor football5 E# M( @ }* R6 q

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。一个致命的 Redis 命令，导致公司损失 400 万！！关注Java技术栈微信公众号，在后台回复关键字：redis，可以获取更多栈长整理的 Redis 系列技术干货。
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。* t* I. r+ K3 ~/ U6 J" |8 T
非原生命令：可以使用pipeline提高效率。0 }; q$ T9 i" [) Z/ F

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。' G! M4 j9 [; I/ R# @% S% z
pipeline可以打包不同的命令，原生做不到0 \" o8 g: V2 _* S
pipeline需要客户端和服务端同时支持。& B( J! f3 s1 d9 K& _4 b3 }' p( M

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)。分布式事务不理解？一次给你讲清楚！
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：
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。
9 T' s1 \- [' C0 Z7 o. N
allkeys-random：随机删除所有键，直到腾出足够空间为止。1 \0 }) V1 o9 a' M0 G$ f# t
volatile-random:随机删除过期键，直到腾出足够空间为止。0 y# q9 x6 I1 m( @: n$ E+ A
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。
" X% X4 W3 \2 [0 X* T" o
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。
1 N5 S% Y9 _0 W0 U4 X7 U0 p

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。7 @7 j/ W9 y- s$ p6 e q
redis 4.0已经支持key的异步删除，欢迎使用。
" \4 D+ h( L, O. n. }

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 scanResult = jedis.hscan(bigHashKey, cursor, scanParams);
List entryList = scanResult.getResult;
if (entryList != null && !entryList.isEmpty) {
for (Entry 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 scanResult = jedis.sscan(bigSetKey, cursor, scanParams);
List 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 scanResult = jedis.zscan(bigZsetKey, cursor, scanParams);
ListtupleList = 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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来源：http://www.yidianzixun.com/article/0LevQm7t
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