一份完整的阿里云 Redis 开发规范,值得收藏!

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来源:yq.aliyun.com/articles/531067

作者:付磊-起扬 

本文主要介绍在使用阿里云Redis的开发规范,从下面十几个 方面进行说明。

  • 键值设计
  • 命令使用
  • 客户端使用
  • 相关工具

通过本文的介绍还还后能 减少使用Redis过程带来的什么的间题。

一、键值设计

1、key名设计

可读性和可管理性

以业务名(或数据库名)为前缀(出理 key冲突),用冒号分隔,比如业务名:表名:id

ugc:video:1
简洁性

保证语义的前提下,控制key的长度,当key较多时,内存占用而是容忽视,类式于:

user:{uid}:friends:messages:{mid}比较复杂为u:{uid}:fr:m:{mid}。
不必说蕴含特殊字符

反例:蕴含空格、换行、单双引号以及然后 转义字符

2、value设计

拒绝bigkey

出理 网卡流量、慢查询,string类型控制在10KB以内,hash、list、set、zset元素个数不必说超过500。

反例:另1个蕴含50万个元素的list。

非字符串的bigkey,不必说使用del删除,使用hscan、sscan、zscan方法渐进式删除,一同要注意出理 bigkey过期时间自动删除什么的间题(类式于另1个50万的zset设置1小时过期,会触发del操作,造成阻塞,然后该操作不必不出先在慢查询中(latency可查)),查找方法和删除方法

取舍适合的数据类型

类式于:实体类型(要合理控制和使用数据特性内存编码优化配置,类式于ziplist,但也要注意节省内存和性能之间的平衡)。了解下,Redis 为何没有 快?

反例:

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

正例:

hmset user:1 name tom age 19 favor football
控制key的生命周期

redis都不 垃圾桶,建议使用expire设置过期时间(条件允许还还后能 打散过期时间,出理 集中过期),不过期的数据重点关注idletime。

二、命令使用

1、O(N)命令关注N的数量

类式于hgetall、lrange、smembers、zrange、sinter等不必说只有使用,然后时要明确N的值。有遍历的需求还还后能 使用hscan、sscan、zscan代替。

2、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,意味使用scan的方法渐进式出理 。另1个致命的 Redis 命令,意味公司损失 50 万!!关注Java技术栈微信公众号,在后台回复关键字:redis,还还后能 获取更多栈长派发的 Redis 系列技术干货。

3、合理使用select

redis的多数据库较弱,使用数字进行区分,太大太大太大太大客户端支持较差,一同多业务用多数据库实际还是单应用系统进程出理 ,会有干扰。

4、使用批量操作提高下行速率
  1. 原生命令:类式于mget、mset。
  2. 非原生命令:还还后能 使用pipeline提高下行速率 。

但要注意控制一次批量操作的元素个数(类式于50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还还后能 打包不同的命令,原生做只有
  3. pipeline时要客户端和服务端一同支持。
5、不建议太大使用Redis事务功能

Redis的事务功能较弱(不支持回滚),然后集群版本(自研和官方)要求一次事务操作的key时要在另1个slot上(还还后能 使用hashtag功能出理 )。

6、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,时而是KEYS array, 然后直接返回error,”-ERR bad lua script for redis cluster, all the keys that the script uses should be passed using the KEYS arrayrn” 2、所有key,时要在另1个slot上,然后直接返回error, “-ERR eval/evalsha command keys must in same slotrn”

7、monitor命令

必要清况 下使用monitor命令时,要注意不必说长时间使用。

三、客户端使用

1、出理 多个应用使用另1个Redis实例

不相干的业务拆分,公共数据做服务化。

2、使用连接池

可与否效控制连接,一同提高下行速率 ,标准使用方法:

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 {    //注意这里都不

关闭连接,在JedisPool模式下,Jedis会被退还给资源池。    if (jedis != null)         jedis.close();}
3、熔断功能

高并发下建议客户端去掉 熔断功能(类式于netflix hystrix)

4、合理的加密

设置合理的密码,如有必要还还后能 使用SSL加密访问(阿里云Redis支持)

5、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,然后意味会出先OOM什么的间题。

然后 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。意味没有 ,回退到noeviction策略。
  • noeviction:不必剔除任何数据,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、数据同步

redis间数据同步还还后能 使用:redis-port

2、big key搜索

redis大key搜索工具

3、热点key寻找

内控 实现使用monitor,太大太大太大太大建议短时间使用facebook的redis-faina 阿里云Redis意味在内核层面出理 热点key什么的间题

五、删除bigkey

  1. 下面操作还还后能 使用pipeline加速。
  2. redis 4.0意味支持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(50);    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 = 50;    while (counter < llen) {        //每次从左侧截掉50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(50);    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(50);    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);}

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