《Dubbo 实现原理与源码解析 —— 精品合集》 《Netty 实现原理与源码解析 —— 精品合集》
《Spring 实现原理与源码解析 —— 精品合集》 《MyBatis 实现原理与源码解析 —— 精品合集》
《Spring MVC 实现原理与源码解析 —— 精品合集》 《数据库实体设计合集》
《Spring Boot 实现原理与源码解析 —— 精品合集》 《Java 面试题 + Java 学习指南》

摘要: 原创出处 https://yq.aliyun.com/articles/531067 「付磊-起扬」欢迎转载,保留摘要,谢谢!


🙂🙂🙂关注微信公众号:【芋道源码】有福利:

  1. RocketMQ / MyCAT / Sharding-JDBC 所有源码分析文章列表
  2. RocketMQ / MyCAT / Sharding-JDBC 中文注释源码 GitHub 地址
  3. 您对于源码的疑问每条留言将得到认真回复。甚至不知道如何读源码也可以请教噢
  4. 新的源码解析文章实时收到通知。每周更新一篇左右
  5. 认真的源码交流微信群。

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);
}
文章目录
  1. 1. 一、键值设计
    1. 1.1. 1. key名设计
    2. 1.2. 2. value设计
    3. 1.3. 3.【推荐】:控制key的生命周期,redis不是垃圾桶。
  2. 2. 二、命令使用
    1. 2.1. 1.【推荐】 O(N)命令关注N的数量
    2. 2.2. 2.【推荐】:禁用命令
    3. 2.3. 3.【推荐】合理使用select
    4. 2.4. 4.【推荐】使用批量操作提高效率
    5. 2.5. 5.【建议】Redis事务功能较弱,不建议过多使用
    6. 2.6. 6.【建议】Redis集群版本在使用Lua上有特殊要求:
    7. 2.7. 7.【建议】必要情况下使用monitor命令时,要注意不要长时间使用。
  3. 3. 三、客户端使用
    1. 3.1. 1.【推荐】
    2. 3.2. 2.【推荐】
    3. 3.3. 3.【建议】
    4. 3.4. 4.【推荐】
    5. 3.5. 5.【建议】
      1. 3.5.1. 其他策略如下:
  4. 4. 四、相关工具
    1. 4.1. 1.【推荐】:数据同步
    2. 4.2. 2.【推荐】:big key搜索
    3. 4.3. 3.【推荐】:热点key寻找(内部实现使用monitor,所以建议短时间使用)
  5. 5. 五 附录:删除bigkey
    1. 5.1. 1. Hash删除: hscan + hdel
    2. 5.2. 2. List删除: ltrim
    3. 5.3. 3. Set删除: sscan + srem
    4. 5.4. 4. SortedSet删除: zscan + zrem