中间件使用规范 - Redis

背景

Redis 是一个非常通用的缓存中间件，使用的很广泛。但是在使用的过程中，出现了一些不规范的使用，造成。于是需要一些规范让 redis 使用者遵守，本文就是

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目标

最佳实践优化主要分为下面几个方面：

高效使用 Redis 内存
保证 Redis 的高性能低延迟
保证 Redis 的可靠性
Redis 运维规范
Redis 安全
其它注意事项

规范

如何高效使用 Redis 内存？

当你的业务应用在 Redis 中存储数据很少时，你可能并不太关心内存资源的使用情况。但随着业务的发展，你的业务存储在 Redis 中的数据就会越来越多。针对内存使用有下面几个建议：

限定 key 的长度

最简单直接的内存优化，就是控制 key 的长度。

在开发业务时，你需要提前预估整个 Redis 中写入 key 的量级，如果 key 数量达到了百万级别，那么，过长的 key 名也会占用过多的内存空间。

所以，你需要保证 key 在逻辑清晰的前提下，尽可能把 key 设计的短一些。

例如，原有的 key 为 order:orderid:123，则可以优化为 o:id:123。

这样，Redis 就可以节省大量的内存，这个方案很节省 redis 内存。

避免存储 bigkey

同样的，也需要关注 value 的大小，如果存在大量的 bigkey，也会导致 Redis 内存增长过快。同时，客户端在读写 bigkey 时，还有产生性能问题。

所以要避免在 Redis 中存储 bigkey，规则是：

String：大小控制在 10KB 以下
List/Hash/Set/ZSet：元素数量控制在 1 万以下

选择合适的数据类型

Redis 提供了丰富的数据类型，这些数据类型在实现上，也对内存使用做了优化。具体来说就是，一种数据类型对应多种数据结构来实现：

String、Set 在存储 int 数据时，会采用整数编码存储（整数占的空间小）。Hash、ZSet 在元素数量比较少时（可配置），底层存储结构采用 ziplist（ziplist占的空间小），在存储比较多的数据时，才会转换为哈希表和跳表。

这样的设计就是在数据量不多的前提下，进一步节约内存资源。所以我们应该利用这些特性来优化 Redis 的内存：

String、Set：尽可能存储 int 类型数据
Hash、ZSet：存储的元素数量控制在转换阈值之下，以压缩列表存储，节约内存

设置合理的过期时间

Redis 数据存储在内存中，这也意味着其资源是有限的。你在使用 Redis 时，要把它当做缓存来使用，而不是数据库。

所以，你的应用写入到 Redis 中的数据，尽可能地都设置「过期时间」。

业务应用在 Redis 中查不到数据时，再从后端数据库中加载到 Redis 中。

采用这种方案，可以让 Redis 中只保留经常访问的「热数据」，内存利用率也会比较高。

实例设置 maxmemory + 淘汰策略

Redis key 都设置了过期时间，但如果你的业务应用写入量很大，并且过期时间设置得比较久，那么短期间内 Redis 的内存依旧会快速增长。

如果不控制 Redis 的内存上限，也会导致使用过多的内存资源，最后造成内存用满导致 redis 不能正常的工作。

对于这种场景，需要预估业务数据量，然后设置 maxmemory 控制实例的内存上限，这样可以避免 Redis 的内存持续膨胀。

配置了 maxmemory，此时你还要设置数据淘汰策略，而淘汰策略如何选择，你需要结合你的业务特点来决定：

volatile-lru / allkeys-lru：优先保留最近访问过的数据
volatile-lfu / allkeys-lfu：优先保留访问次数最频繁的数据（4.0+版本支持）
volatile-ttl ：优先淘汰即将过期的数据
volatile-random / allkeys-random：随机淘汰数据

数据压缩后写入 Redis

可以通过在业务应用中先将数据压缩，再写入到 Redis 中（例如采用 snappy、gzip 等压缩算法）。

当然，客户端在读取时还需要解压缩，在这期间会消耗更多 CPU 资源，同时会增加延迟时间，所以要根据实际情况进行权衡。

保障Redis 的高性能

一个单机版 Redis 就可以达到 10W QPS，并发量很高，但是如果在使用过程中发生延迟情况，就会与我们的预期不符。

所以，在使用 Redis 时，如何持续发挥它的高性能，避免操作延迟的情况发生，也是我们的关注焦点。

这方面有11个建议

避免存储 bigkey

存储 bigkey 除了前面讲到的使用过多内存之外，对 Redis 性能也会有很大影响。

由于 Redis 处理请求是单线程的，当你的应用在写入一个 bigkey 时，更多时间将消耗在内存分配上，这时操作延迟就会增加。同样地，删除一个 bigkey 在释放内存时，也会发生耗时。

而且，当你在读取这个 bigkey 时，也会在网络数据传输上花费更多时间，此时后面待执行的请求就会发生排队，Redis 性能下降。

结论：

所以，你的业务应用尽量不要存储 bigkey，避免操作延迟发生。

如果你确实有存储 bigkey 的需求，你可以把 bigkey 拆分为多个小 key 存储。

开启 lazy-free 机制

如果无法避免存储 bigkey，建议开启 Redis 的 lazy-free 机制。（4.0+版本支持）

当开启这个机制后，Redis 在删除一个 bigkey 时，释放内存的耗时操作，将会放到后期去执行，这样可以在最大程度上，避免对线程的影响。当然有时候延期删除会严重影响业务，这样的场景不适用。

不使用复杂度过高的命令

Redis 是单线程模型处理请求，除了操作 bigkey 会导致后面请求发生排队之外，在执行复杂度过高的命令时，也会发生这种情况。

因为执行复杂度过高的命令，会消耗更多的 CPU 资源，主线程中的其它请求只能等待，这时也会发生排队延迟。

所以，你需要避免执行例如 SORT、SINTER、SINTERSTORE、ZUNIONSTORE、ZINTERSTORE 等聚合类命令。

对于这种聚合类操作，建议你把它放到业务端或其它的中间件来执行，不要让 Redis 承担太多的计算工作。

关注时间复杂度

当你在执行 Redis 命令时，同样需要注意时间复杂度的大小。

如果一次性查询过多的数据，也会在网络传输过程中耗时过长，操作延迟变大。

所以，对于容器类型（List/Hash/Set/ZSet），在元素数量未知的情况下，一定不要执行 LRANGE key 0 -1 / HGETALL / SMEMBERS / ZRANGE key 0 -1。

在查询数据时，需要遵循以下原则：

先查询数据元素的数量（LLEN/HLEN/SCARD/ZCARD）
元素数量较少，可一次性查询全量数据
元素数量非常多，分批查询数据（LRANGE/HASCAN/SSCAN/ZSCAN）
关注 DEL 时间复杂度

在删除一个 key 时，如果方法不对，也有可能影响到 Redis 性能。

当你删除的是一个 String 类型 key 时，时间复杂度确实是 O(1)。

但当你要删除的 key 是 List/Hash/Set/ZSet 类型，它的复杂度其实为 O(N)，N 代表元素个数。

也就是说，删除一个 key，其元素数量越多，执行 DEL 也就越慢！

原因在于，删除大量元素时，需要依次回收每个元素的内存，元素越多，花费的时间也就越久！

而且，这个过程默认是在主线程中执行的，这势必会阻塞CPU，产生性能问题。

那删除这种元素比较多的 key，如何处理呢？

正确删除元素比较多的 key 的方法：

List类型：执行多次 LPOP/RPOP，直到所有元素都删除完成 Hash/Set/ZSet类型：先执行 HSCAN/SSCAN/SCAN 查询元素，再执行 HDEL/SREM/ZREM 依次删除每个元素

批量命令代替单个命令

当你需要一次性操作多个 key 时，你应该使用批量命令来处理。

批量操作相比于多次单个操作的优势在于，可以显著减少客户端、服务端的来回网络 IO 次数。

建议是：

String / Hash 使用 MGET/MSET 替代 GET/SET，HMGET/HMSET 替代 HGET/HSET 其它数据类型使用 Pipeline，打包一次性发送多个命令到服务端执行

避免集中过期 key

Redis 清理过期 key 是采用定时 + 懒惰的方式来做的，而且这个过程都是在线程中执行。

如果你的业务存在大量 key 集中过期的情况，那么 Redis 在清理过期 key 时，也会有阻塞线程的风险。

想要避免这种情况发生，你可以在设置过期时间时，增加一个随机时间，把这些 key 的过期时间打散，从而降低集中过期对主线程的影响。

连接 Redis 的策略

业务应该使用长连接操作 Redis，避免短连接。

当使用短连接操作 Redis 时，每次都需要经过 TCP 三次握手、四次挥手，这个过程也会增加操作耗时。

客户端应该使用连接池的方式访问 Redis，并设置合理的参数，长时间不操作 Redis 时，需及时释放连接资源。

只使用 db0

尽管 Redis 提供了 16 个 db，但仅仅建议使用 db0。

主要有以下 3 点原因：

在一个连接上操作多个 db 数据时，每次都需要先执行 SELECT，这会给 Redis 带来额外的压力
使用多个 db 的目的是，按不同业务线存储数据，其实可以拆分成多个实例存储。拆分多个实例部署，多个业务线不会互相影响，还能提高 Redis 的访问性能
Redis Cluster 只支持 db0，如果后期迁移到 Redis Cluster，迁移成本高

使用读写分离 + 分片集群

如果业务读请求量很大，那么可以采用部署多个从库的方式，实现读写分离，让 Redis 的从库分担读压力，进而提升性能。

如果业务写请求量很大，单个 Redis 实例已无法支撑这么大的写流量，那么此时你需要使用分片集群，分担写压力。

不开启 AOF 或 AOF 配置为每秒刷盘

对于丢失数据不敏感的业务，建议你不开启 AOF，避免 AOF 写磁盘拖慢 Redis 的性能。

如果确实需要开启 AOF，建议你配置为 appendfsync everysec，把数据持久化的刷盘操作，放到后台线程中去执行，尽量降低 Redis 写磁盘对性能的影响。

关闭操作系统内存大页机制

Linux 操作系统提供了内存大页机制。好处在于，每次应用程序向操作系统申请内存时，申请单位由之前的 4KB 变为了 2MB。

这样会导致一些问题。

当 Redis 在做数据持久化时，会先 fork 一个子进程，此时主进程和子进程共享相同的内存地址空间。

当主进程需要修改现有数据时，会采用写时复制（Copy On Write）的方式进行操作，在这个过程中，需要重新申请内存。

如果申请内存单位变为了 2MB，那么势必会增加内存申请的耗时，如果此时主进程有大量写操作，需要修改原有的数据，那么在此期间，操作延迟就会变大。

所以，为了避免出现这种问题，需要在操作系统上关闭内存大页机制。

如何保证 Redis 的可靠性？

要从从资源隔离，多副本，故障恢复这三大维度保障 Redis 可靠性。

按业务线部署实例

其实就是资源隔离。

需要按不同的业务线来部署 redis 实例，这样做可以避免当一个实例发生故障时，不会影响到其它业务。

部署主从集群

单机节点 Redis 会存在机器宕机服务不可用的风险。

所以，需要部署 Redis 主从集群，这样当主库宕机后，依旧有从库可以使用，避免了数据丢失的风险，也降低了服务不可用的时间。

主从库需要分布在不同机器上，避免交叉部署。这么做的原因在于，通常情况下，Redis 的主库会承担所有的读写流量，所以我们一定要优先保证主库的稳定性，即使从库机器异常，也不要对主库造成影响。

同时，我们需要对 Redis 做日常维护，例如数据定时备份等操作，这时你就可以只在从库上进行，这只会消耗从库机器的资源，也避免了对主库的影响。

合理配置主从复制参数

在部署主从集群时，如果参数配置不合理，也有可能导致主从复制发生问题：

主从复制中断
从库发起全量复制，主库性能受到影响

对于上述问题有以下2个建议：

设置合理的 repl-backlog 参数：过小的 repl-backlog 在写流量比较大的场景下，主从复制中断会引发全量复制数据的风险
设置合理的 slave client-output-buffer-limit：当从库复制发生问题时，过小的 buffer 会导致从库缓冲区溢出，从而导致复制中断
部署哨兵集群，实现故障自动切换

只部署了主从节点，但故障发生时是无法自动切换的，所以，你还需要部署哨兵集群，实现故障的自动切换。

而且，多个哨兵节点需要分布在不同机器上，实例为奇数个，防止哨兵选举失败，影响切换时间。

日常运维 Redis 需要注意什么？

禁止使用 KEYS/FLUSHALL/FLUSHDB 命令

执行这些命令，会长时间阻塞 Redis 主线程，危害极大，所以必须禁止使用。

如果确实想使用这些命令建议是：

SCAN 替换 KEYS
4.0+版本可使用 FLUSHALL/FLUSHDB ASYNC，清空数据的操作放在后台线程执行

扫描线上实例时，设置休眠时间

不管你是使用 SCAN 扫描线上实例，还是对实例做 bigkey 统计分析，我建议你在扫描时一定记得设置休眠时间。

防止在扫描过程中，实例 OPS 过高对 Redis 产生性能抖动。

慎用 MONITOR 命令

有时在排查 Redis 问题时，你会使用 MONITOR 查看 Redis 正在执行的命令。

但如果你的 Redis OPS 比较高，那么在执行 MONITOR 会导致 Redis 输出缓冲区的内存持续增长，这会严重消耗 Redis 的内存资源，甚至会导致实例内存超过 maxmemory，引发数据淘汰，这种情况你需要格外注意。

所以在执行 MONITOR 命令时，一定要谨慎，尽量少用。

从库必须设置为 slave-read-only

你的从库必须设置为 slave-read-only 状态，避免从库写入数据，导致主从数据不一致。

还有，从库如果是非 read-only 状态，如果你使用的是 4.0 以下的 Redis，它存在这样的 Bug：

从库写入了有过期时间的数据，不会做定时清理和释放内存。

这会造成从库的内存泄露！这个问题直到 4.0 版本才修复，你在配置从库时需要格外注意。

合理配置 timeout 和 tcp-keepalive 参数

网络原因会导致你的大量客户端连接与 Redis 意外中断。造成这个问题原因在于，客户端与服务端每建立一个连接，Redis 都会给这个客户端分配了一个 client fd，直到服务端认为超过了 maxclients。

当客户端与服务端网络发生问题时，服务端并不会立即释放这个 client fd，如果 Redis 没有开启 tcp-keepalive 的话，服务端直到配置的 timeout 时间后，才会清理释放这个 client fd。

Redis 内部有一个定时任务，会定时检测所有 client 的空闲时间是否超过配置的 timeout 值。

建议：

不要配置过高的 timeout：让服务端尽快把无效的 client fd 清理掉
Redis 开启 tcp-keepalive：这样服务端会定时给客户端发送 TCP 心跳包，检测连接连通性，当网络异常时，可以尽快清理僵尸 client fd

为了解决主从数据不一致，在调整 maxmemory 时，一定要注意主从库的修改顺序：

调大 maxmemory：先修改从库，再修改主库
调小 maxmemory：先修改主库，再修改从库

Redis 安全如何保证？

无论如何，在互联网时代，安全问题一定是我们需要随时警戒的。