阿里云Redis开发规范

carlosfu    2019/02/27    总阅读量

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一、键值设计

1. key名设计

  • (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,例如:

 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

2. value设计

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

  • (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。

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】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:

 1. 原生是原子操作,pipeline是非原子操作。
 2. pipeline可以打包不同的命令,原生做不到
 3. 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)

6.【建议】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 array”
  • 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 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。

三、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:

 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();
 }

下面是JedisPool优化方法的文章:

3.【建议】

高并发下建议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】

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、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

redis大key搜索工具

3.【推荐】: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,欢迎使用。

五 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,欢迎使用。

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<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);
 }

作者:carlosfu
链接:https://yq.aliyun.com/articles/531067
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