Redis开发规范与性能优化(一)

开发规范与性能优化

1.键值设计

1.key名设计

a.【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

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trade order:1
b.【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

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user:{uid}:friends:messages:{mid} 简化为u:{uid}:fr:m:{mid}
c.【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

a.【强制】:拒绝bigkey(防止网卡流量、慢查询)

在Redis中,一个字符串最大512MB,一个二级数据结构(例如hash、list、set、zset)可以存储大约40亿个(2^32 -1)个元素,但实际中如果下面两种情况,就会认为是bigkey

  • 1.字符串类型,它的big体现在单个value值很大,一般认为超过10KB就是bigkey
  • 2.非字符串类型:哈希、列表、集合、有序集合,它们的big体现在元素个数太多。
    一般来说,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)

bigkey的危害:

  • 1.导致redis阻塞
  • 2.网络拥塞
    bigkey也就意味着每次获取要产生的网络流量较大,假设一个bigkey为1MB,客户端每秒访问量为1000,那么每秒产生1000MB的流量,对于普通的千兆网卡(按照字节算是128MB/s)的服务器来说简直就是灭顶之灾,而且一般服务器会采用单机多实例的方式来部署,也就是说一个bigkey可能会对其他示例也造成影响,其后果不堪设想
  • 3.过期删除有个bigkey,它安分守己(只执行简单的命令,例如hget、lpop、zscore等),但它设置了过期时间,当它过期后,会被删除,如果没有使用Redis4.0的过期异步删除(lazyfree-lazy-expire yes),就会存在阻塞Redis的可能性

bigkey的产生:

一般来说,bigkey的产生都是由于程序设计不当,或者对于数据规模预料不清楚造成的,例子如下:

  • 1.社交类:粉丝列表,如果某些明星或者大V不精心设计下,必是bigkey
  • 2.统计类:例如按天存储某项功能或者网站的用户集合,除非没几个人用,否则必是bigkey
  • 3.缓存类:将数据从数据库load出来序列化放到Redis里,这个方式非常常用,但有两个地方需要注意,
    第一,是不是有必要把所有字段都缓存
    第二,有没有相关关联的数据,有的同学为了图方便把相关数据都存一一个key下,产生bigkey

如何优化bigkey

1.拆

biglist: list1、list2、...listN

big hash: 可以将数段分段存储,比如一个大的key,假设存了100万的用户数据,可以拆分成200个key,每个key下面存放5000个用户数据

2.如果bigkey不可避免,也要思考以下要不要每次把所有元素都取出来(例如有时候仅仅需要hmget,而不是hgetall),删除也是一样,尽量使用优雅的方式来处理

b.【推荐】选择合适的数据类型。

例如:实体类型(要合理控制和使用数据结构,但也要注意节省内存和性能之间的平衡)

反例:

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set user:1:name tom
set user:1:age 19
set user:1:favor football

正例:

c 复制代码
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)

2.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】使用批量操作提供效率

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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:

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原生命令是原子操作,pipeline是非原子操作
pipeline可以打包不同的命令,原生命令做不到
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,可以用lua替代

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