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阿里云 Redis 开发规范

  • 2019-04-02
  • 本文字数:3776 字

    阅读完需:约 12 分钟

阿里云Redis开发规范

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。

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
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  • (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}。
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  • (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

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)),查找方法删除方法


详细解析


  • (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 tomset user:1:age 19set user:1:favor football
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正例:


hmset user:1 name tom age 19 favor football
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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。
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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。
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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();}
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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。
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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。
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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);}
复制代码

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);}
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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);}
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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);}
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作者简介

付磊,快手 Cache 负责人,负责公司十数万个 Redis 保障性以及架构相关工作。前阿里云 Redis 数据库技术专家。出版过技术书籍《Redis 开发与运维》,豆瓣评分 9.0。开源 Redis 私有云平台 Cachecloud(github star 4000)。个人公众号为“Redis 开发运维实战”,ID:redisDevops。


2019-04-02 13:4625115

评论 1 条评论

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想请求一下br/lpop这个命令如果redis连接的链路断掉,会不会造成连接池连接耗尽以及list数据堆积的问题
2019-04-08 16:15
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