一份完整的阿里云 Redis 开发规范，值得收藏！

来源：yq.aliyun.com/articles/531067

做者：付磊-起扬 

 

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

• 命令使用

• 客户端使用

• 相关工具

经过本文的介绍能够减小使用Redis过程带来的问题。

1、键值设计

一、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，好比业务名:表名:id

1. ugc:video:1

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：

1. user:{uid}:friends:messages:{mid}简化为u:{uid}:fr:m:{mid}。

不要包含特殊字符

反例：包含空格、换行、单双引号以及其余转义字符

二、value设计

拒绝bigkey

防止网卡流量、慢查询，string类型控制在10KB之内，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过时时间自动删除问题(例如一个200万的zset设置1小时过时，会触发del操做，形成阻塞，并且该操做不会不出如今慢查询中(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 为何这么快？

反例：

1. set user:1:name tom

2. set user:1:age 19

3. set user:1:favor football

正例:

1. hmset user:1 name tom age 19 favor football

控制key的生命周期

redis不是垃圾桶，建议使用expire设置过时时间(条件容许能够打散过时时间，防止集中过时)，不过时的数据重点关注idletime。

2、命令使用

一、O(N)命令关注N的数量

例如hgetall、lrange、smembers、zrange、sinter等并不是不能使用，可是须要明确N的值。有遍历的需求可使用hscan、sscan、zscan代替。

二、禁用命令

禁止线上使用keys、flushall、flushdb等，经过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，致使公司损失 400 万！！关注Java技术栈微信公众号，在后台回复关键字：redis，能够获取更多栈长整理的 Redis 系列技术干货。

三、合理使用select

redis的多数据库较弱，使用数字进行区分，不少客户端支持较差，同时多业务用多数据库实际仍是单线程处理，会有干扰。

四、使用批量操做提升效率

1. 原生命令：例如mget、mset。

2. 非原生命令：可使用pipeline提升效率。

但要注意控制一次批量操做的元素个数(例如500之内，实际也和元素字节数有关)。

注意二者不一样：

1. 原生是原子操做，pipeline是非原子操做。

2. pipeline能够打包不一样的命令，原生作不到

3. pipeline须要客户端和服务端同时支持。

五、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)，并且集群版本(自研和官方)要求一次事务操做的key必须在一个slot上(可使用hashtag功能解决)。

六、Redis集群版本在使用Lua上有特殊要求

一、全部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, 不然直接返回error，"-ERR bad lua script for redis cluster, all the keys that the script uses should be passed using the KEYS arrayrn" 二、全部key，必须在1个slot上，不然直接返回error, "-ERR eval/evalsha command keys must in same slotrn"

七、monitor命令

必要状况下使用monitor命令时，要注意不要长时间使用。

3、客户端使用

一、避免多个应用使用一个Redis实例

不相干的业务拆分，公共数据作服务化。

二、使用链接池

能够有效控制链接，同时提升效率，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 {
    //注意这里不是关闭链接，在JedisPool模式下，Jedis会被归还给资源池。
    if (jedis != null) 
        jedis.close();
}

三、熔断功能

高并发下建议客户端添加熔断功能(例如netflix hystrix)

四、合理的加密

设置合理的密码，若有必要可使用SSL加密访问（阿里云Redis支持）

五、淘汰策略

根据自身业务类型，选好maxmemory-policy(最大内存淘汰策略)，设置好过时时间。

默认策略是volatile-lru，即超过最大内存后，在过时键中使用lru算法进行key的剔除，保证不过时数据不被删除，可是可能会出现OOM问题。

其余策略以下：

• allkeys-lru：根据LRU算法删除键，无论数据有没有设置超时属性，直到腾出足够空间为止。

• allkeys-random：随机删除全部键，直到腾出足够空间为止。

• volatile-random:随机删除过时键，直到腾出足够空间为止。

• volatile-ttl：根据键值对象的ttl属性，删除最近将要过时数据。若是没有，回退到noeviction策略。

• noeviction：不会剔除任何数据，拒绝全部写入操做并返回客户端错误信息"(error) OOM command not allowed when used memory"，此时Redis只响应读操做。

4、相关工具

一、数据同步

redis间数据同步可使用：redis-port

二、big key搜索

redis大key搜索工具

三、热点key寻找

内部实现使用monitor，因此建议短期使用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

1. 下面操做可使用pipeline加速。

2. redis 4.0已经支持key的异步删除，欢迎使用。

一、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);
}

二、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);
}

三、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);
}

四、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);}