阿里云 Redis 开发规范
/ / 阅读数:1116摘要 :本文介绍了在使用阿里云 Redis 的开发规范,从键值设计、命令 > 使用、客户端使用、相关工具等方面进行说明,通过本文的介绍可以减少使用 Redis 过程带来的问题。
本文转自 https://yq.aliyun.com/articles/531067 ,对原文进行了适当的排版优化和补充完善。
一、键名设计(Key)
1. 【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”:ugc:video:1
。
2. 【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。
比如user:{uid}:friends:messages:{mid}
简化为u:{uid}:fr:m:{mid}
。
3. 【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
。
详细解析参考 Redis 开发规范解析 (一)-- 键名设计 。
二、键值设计(Value)
1. 【强制】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,而且该操作不会出现在慢查询中(latency 可查)。
详细解析参考 Redis 开发规范解析 (二)-- 老生常谈 bigkey
2. 【推荐】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
|
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),不过期的数据重点关注 idletime。
三、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。如果需要实现keys
功能,可以使用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. 【建议】Redis 事务功能较弱,不建议过多使用
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 功能解决同一个 slot 的问题)。
6. 【建议】Redis 集群版本在使用 Lua 上有特殊要求
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 array"
。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 slot"
。
7. 【建议】使用 monitor 命令时不要长时间使用
monitor
只能用于短期调试,不能长期开启,否则 可能导致性能下降一半 。
四、客户端使用
1. 【推荐】避免多个应用使用一个 Redis 实例
正例:不相干的业务拆分,公共数据做服务化。
2. 【推荐】使用带有连接池的数据库
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(); } |
下面是 JedisPool 优化方法的文章:
3. 【建议】高并发下客户端添加熔断功能
例如 Netflix Hystrix 。
4. 【推荐】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. 【建议】设置好内存淘汰策略
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。
五、相关工具
1. 【推荐】数据同步
Redis 间数据同步可以使用 CodisLabs 的 redis-port 。
2. 【推荐】big key 搜索
使用 redis-cli --bigkeys 或 Redis 大 key 搜索工具 ,内部使用SCAN
来操作,不用担心阻塞问题。
3. 【推荐】热点 key 寻找
使用 Facebook 的 redis-faina ,其内部实现使用monitor
实现,所以建议短时间使用。
阿里云 Redis 已经在内核层面解决热点 key 问题,欢迎使用。
六、附录:删除 bigkey
以下列举几种删除 bigkey 的方法:
- 下面操作可以使用
pipeline
加速。 - Redis 4.0 已经支持 key 的异步删除。
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); } |