阿里云官方Redis开发规范学习版

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阿里云官方Redis开发规范

阿里云社区看到一份阿里云官方 Redis 开发规范,是一位阿里云数据库技术专家(Redis方向)写的,感觉有很多地方值得参考。

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[1]删除方法[2]

(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:

  • 原生是原子操作,pipeline 是非原子操作。
  • pipeline 可以打包不同的命令,原生做不到
  • 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

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:

  • 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"
  • 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

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();
}

3.【建议】高并发下建议客户端添加熔断功能(例如 netflix hystrix)

在通过 Redis 客户端操作 Redis 中的数据时,我们会在其中加入熔断器的逻辑。比如,当节点处于熔断状态时,直接返回空值以及熔断器三种状态之间的转换,具体的示例代码像下面这样:

这样,当某一个 Redis 节点出现问题,Redis 客户端中的熔断器就会实时监测到,并且不再请求有问题的 Redis 节点,避免单个节点的故障导致整体系统的雪崩。

4.【推荐】确保登录安全

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】选择合适的内存淘汰策略

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.【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 为什么变慢了?一文讲透如何排查 Redis 性能问题 | 万字长文

3.【推荐】:热点 key 寻找

京东开源的 hotkey 支持毫秒级探测热点数据,毫秒级推送至服务器集群内存,大幅降低热 key 对数据层查询压力。

五 附录:删除 bigkey

下面操作可以使用 pipeline 加速。

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> scanResult = jedis.hscan(bigHashKey, cursor, scanParams);
        List> entryList = scanResult.getResult();
if (entryList != null && !entryList.isEmpty()) {
for (Entry 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         //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 scanResult = jedis.sscan(bigSetKey, cursor, scanParams);
        List 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 scanResult = jedis.zscan(bigZsetKey, cursor, scanParams);
        List 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);
}

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