一份完整的阿里云Redis开发规范,值得收藏!

一份完整的阿里云Redis开发规范,值得收藏!

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

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

可读性和可管理

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 

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}。 

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

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

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 

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、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。有遍历需求可以使用hscan、sscan、zscan代替。

2、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、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、使用批量操作提高效率

  1.  原生命令:例如mget、mset。
  2.  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、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),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、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 arrayrn"

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 slotrn"

7、monitor命令

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、避免多个应用使用一个Redis实例

不相干的业务拆分,公共数据做服务化。

2、使用连接池

可以有效控制连接,同时提高效率,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 {  
    //注意这里不是关闭连接,在JedisPool模式下,Jedis会被归还给资源池。  
    if (jedis != null)   
        jedis.close();  
} 

3、熔断功能

高并发下建议客户端添加熔断功能(例如netflix hystrix)

4、合理的加密

设置合理的密码,如有必要可以使用SSL加密访问(阿里Redis支持)

5、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、数据同步

redis间数据同步可以使用:redis-port

2、big key搜索

redis大key搜索工具

3、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

五、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);  
} 

原文 

http://database.51cto.com/art/201904/595025.htm

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