2020Redis开发规范你应该了解

前言

在业务中,会经常使用 redis 作为后端缓存、存储。如果结构规划不合理、命令使用不规范,会造成系 统性能达到瓶颈、活动高峰系统可用性下降,也会增大运维难度。这里总结了一些使用规范,希望能从 源头上避免上述问题的出现。

存储选型

Redis是一个单进程、基于内存、弱事务(单个命令可以保证原子性,多命令无法保证)的NoSql存储系 统,适用于高QPS、低延迟、弱持久化的场景,适宜用作缓存。

从经验出发: 在qps>5000、容量<50G、存储高频数据时考虑redis;在qps<1000、存储大量低频数 据、需要事务时考虑Mysql。

使用场景

前提声明:

  1. 严禁在redis中存储需要持久化的数据;
  2. 只缓存热点数据
  • 高并发场景下,热点数据缓存

高并发场景下,合理的使用缓存不仅能够提升网站访问速度,还能降低后端数据库的压力。

  • 排行榜类场景

关系型数据库在排行榜类场景的查询速度普遍偏慢,借助Redis提供的list和sorted sets结构能实现各种复杂的排行榜应用。

  • 限时业务的运用

利用expire命令可以运用在限时优惠活动信息、订单库存过期、手机验证码等业务场景。

  • 计数器

Redis天然支持计数功能而且计数的性能也非常好,在高并发场景下优于传统的关系型数据库,常运用于商品的浏览数、视频的播放数、限制调用等。

  • 社交网络

点赞、踩、关注/被关注、共同好友等是社交网站的基本功能,社交网站的访问量通常来说比较大,而且传统的关系数据库类型不适合存储这种类型的数据,Redis提供的哈希、集合等数据结构能很方便的的实现这些功能。

  • 分布式锁

在高并发场景中,利用数据库锁来控制资源的并发访问,性能不理想,可以利用Redis的setnx功能来编写分布式的锁。

一 键值设计

1. key名设计

  • 【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),必须使用冒号分隔,便于RDM查看,比如应用名称:租户号:DD_CODE。

APPKEY:TENANT_CODE:DD_CODE
  • 【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}。
  • 【强制】:长度50个字符以内,不要包含空格、换行,引号和一些转义字符

反例:包含空格、换行、单双引号以及其他转义字符

  • 【强制】: 控制key的总数量

redis实例包含的键个数建议控制在 1 千万内,单实例的键个数过大,可能导致过期键的回收不及时。

2. value设计

  • 【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,而且该操作不会不出现在慢查询中(latency可查)),查找方法和删除方法

  • 【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
  • 【强制】:控制key生命周期,redis不是垃圾站

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。 如果业务强制需求不过期,请说明具体原因。

二 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】避免使用select ,使用登录上去默认的db0

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。 哨兵模式中不建议使用多db,毕竟集群模式已经不能使用多db。

4.【推荐】使用批量操作提高效率

  • 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,原生不支持
  • pipeline需要客户端和服务端同时支持
  • 原生命令: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)。

5.【建议】Redis事务功能较弱,不建议过多使用

Redis事务功能不支持回滚,cluster 要求事务操作的key必须在一个slot上面。

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】必要情况下使用Monitor命令时,要注意不要长时间使用,造成缓冲区溢出,尽而内存抖动

三 客户端使用

1.【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:

//执行命令如下:
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();
}

2.【建议】

高并发下建议客户端添加熔断功能(例如netflix hystrix)

3.【推荐】

设置合理的密码,如有必要可以使用SSL加密访问

4.【建议】

设置合理的密码,如有必要可以使用SSL加密访问

5.【建议】

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。

四 合理使用

1. 【推荐】冷热数据分离,不要将所有数据全部都放到Redis中

虽然Redis支持持久化,但是Redis的数据存储全部都是在内存中的,成本昂贵。建议根据业务只将高频热数据存储到Redis中【QPS大于5000】,对于低频冷数据可以使用MySQL/ElasticSearch/MongoDB等基于磁盘的存储方式,不仅节省内存成本,而且数据量小在操作时速度更快、效率更高!

2. 【推荐】不同的业务数据要分开存储

不要将不相关的业务数据都放到一个Redis实例中,建议新业务申请新的单独实例。因为Redis为单线程处理,独立存储会减少不同业务相互操作的影响,提高请求响应速度;同时也避免单个实例内存数据量膨胀过大,在出现异常情况时可以更快恢复服务!

3. 【推荐】存储的Key一定要设置超时时间

如果应用将Redis定位为缓存Cache使用,对于存放的Key一定要设置超时时间!因为若不设置,这些Key会一直占用内存不释放,造成极大的浪费,而且随着时间的推移会导致内存占用越来越大,直到达到服务器内存上限!另外Key的超时长短要根据业务综合评估,而不是越长越好!

4. 【推荐】对于必须要存储的大文本数据一定要压缩后存储

对于大文本【超过500字节】写入到Redis时,一定要压缩后存储!大文本数据存入Redis,除了带来极大的内存占用外,在访问量高时,很容易就会将网卡流量占满,进而造成整个服务器上的所有服务不可用,并引发雪崩效应,造成各个系统瘫痪!

5. 【强制】线上Redis禁止使用Keys正则匹配操作

Redis是单线程处理,在线上KEY数量较多时,操作效率极低【时间复杂度为O(N)】,该命令一旦执行会严重阻塞线上其它命令的正常请求,而且在高QPS情况下会直接造成Redis服务崩溃!如果有类似需求,请使用scan命令代替!

6. 【推荐】谨慎全量操作Hash、Set等集合结构

在使用HASH结构存储对象属性时,开始只有有限的十几个field,往往使用HGETALL获取所有成员,效率也很高,但是随着业务发展,会将field扩张到上百个甚至几百个,此时还使用HGETALL会出现效率急剧下降、网卡频繁打满等问题【时间复杂度O(N)】,此时建议根据业务拆分为多个Hash结构;或者如果大部分都是获取所有属性的操作,可以将所有属性序列化为一个STRING类型存储!同样在使用SMEMBERS操作SET结构类型时也是相同的情况!

7. 【建议】根据业务场景合理使用不同的数据结构类型

目前Redis支持的数据库结构类型较多:字符串(String),哈希(Hash),列表(List),集合(Set),有序集合(Sorted Set), Bitmap, HyperLogLog和地理空间索引(geospatial)等,需要根据业务场景选择合适的类型,常见的如:String可以用作普通的K-V、计数类;Hash可以用作对象如商品、经纪人等,包含较多属性的信息;List可以用作消息队列、粉丝/关注列表等;Set可以用于推荐;Sorted Set可以用于排行榜等!

五 相关工具

1.【推荐】:数据同步

redis间数据同步可以使用:redis-port

2.【推荐】:big key搜索

对于Redis主从版本可以通过scan命令进行扫描,对于集群版本提供了ISCAN命令进行扫描,命令规则 如下, 其中节点个数node可以通过info命令来获取到:

3.【推荐】:热点key寻找(内部实现使用monitor,所以建议短时间使用,生产环境一般不建议使用)

六 附录:删除bigkey

1. 下面操作可以使用pipeline加速。 
2. redis 4.0已经支持key的异步删除,建议使用。

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);
        List 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);
}
参考《Redis阿里云规范》总结整理
本文由博客一文多发平台 OpenWrite 发布!

你可能感兴趣的