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
- (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
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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
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- (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：
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)
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:
- Jedis 常见异常汇总
- JedisPool 资源池优化
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);
}