本文主要介紹在使用阿里雲Redis的開發規範,從下面幾個方面進行說明。面試
經過本文的介紹能夠減小使用Redis過程帶來的問題。redis
一、key名設計算法
可讀性和可管理性數據庫
以業務名(或數據庫名)爲前綴(防止key衝突),用冒號分隔,好比業務名:表名:id數組
簡潔性數據結構
保證語義的前提下,控制key的長度,當key較多時,內存佔用也不容忽視,例如:架構
不要包含特殊字符併發
反例:包含空格、換行、單雙引號以及其餘轉義字符dom
二、value設計異步
拒絕bigkey
防止網卡流量、慢查詢,string類型控制在10KB之內,hash、list、set、zset元素個數不要超過5000。
反例:一個包含200萬個元素的list。
非字符串的bigkey,不要使用del刪除,使用hscan、sscan、zscan方式漸進式刪除,同時要注意防止bigkey過時時間自動刪除問題(例如一個200萬的zset設置1小時過時,會觸發del操做,形成阻塞,並且該操做不會不出如今慢查詢中(latency可查)),查找方法和刪除方法
選擇適合的數據類型
例如:實體類型(要合理控制和使用數據結構內存編碼優化配置,例如ziplist,但也要注意節省內存和性能之間的平衡)
反例:
正例:
控制key的生命週期
redis不是垃圾桶,建議使用expire設置過時時間(條件容許能夠打散過時時間,防止集中過時),不過時的數據重點關注idletime。
一、O(N)命令關注N的數量
例如hgetall、lrange、smembers、zrange、sinter等並不是不能使用,可是須要明確N的值。有遍歷的需求可使用hscan、sscan、zscan代替。
二、禁用命令
禁止線上使用keys、flushall、flushdb等,經過redis的rename機制禁掉命令,或者使用scan的方式漸進式處理。
三、合理使用select
redis的多數據庫較弱,使用數字進行區分,不少客戶端支持較差,同時多業務用多數據庫實際仍是單線程處理,會有干擾。
四、使用批量操做提升效率
但要注意控制一次批量操做的元素個數(例如500之內,實際也和元素字節數有關)。
注意二者不一樣:
五、不建議過多使用Redis事務功能
Redis的事務功能較弱(不支持回滾),並且集羣版本(自研和官方)要求一次事務操做的key必須在一個slot上(可使用hashtag功能解決)
六、Redis集羣版本在使用Lua上有特殊要求
一、全部key都應該由 KEYS 數組來傳遞,redis.call/pcall 裏面調用的redis命令,key的位置,必須是KEYS array, 不然直接返回error,"-ERR bad lua script for redis cluster, all the keys that the script uses should be passed using the KEYS arrayrn" 二、全部key,必須在1個slot上,不然直接返回error, "-ERR eval/evalsha command keys must in same slotrn"
七、monitor命令
必要狀況下使用monitor命令時,要注意不要長時間使用。
一、避免多個應用使用一個Redis實例
不相干的業務拆分,公共數據作服務化。
二、使用鏈接池
能夠有效控制鏈接,同時提升效率,標準使用方式:
三、熔斷功能
高併發下建議客戶端添加熔斷功能(例如netflix hystrix)
四、合理的加密
設置合理的密碼,若有必要可使用SSL加密訪問(阿里雲Redis支持)
五、淘汰策略
根據自身業務類型,選好maxmemory-policy(最大內存淘汰策略),設置好過時時間。
默認策略是volatile-lru,即超過最大內存後,在過時鍵中使用lru算法進行key的剔除,保證不過時數據不被刪除,可是可能會出現OOM問題。
其餘策略以下:
一、數據同步
redis間數據同步可使用:redis-port
二、big key搜索
redis大key搜索工具
三、熱點key尋找
內部實現使用monitor,因此建議短期使用facebook的redis-faina 阿里雲Redis已經在內核層面解決熱點key問題
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以後還會有職業生涯規劃以及面試指導
一、Hash刪除: hscan + hdel
二、List刪除: ltrim
三、Set刪除: sscan + srem
四、SortedSet刪除: zscan + zrem