来自 技术 2019-04-17 的文章

一份完整的阿里云 Redis 开发规范,值得收藏!

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

    通过本文的介绍可以减少使用Redis过程带来的问题。

    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(防止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,内存占用也不容忽视,例如:

    user:{uid}:friends:messages:{mid}简化为u:{uid}:fr:m:{mid}。

    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

    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)),查找方法和删除方法

    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)。了解下,Redis为什么这么快?

    反例:

    setuser:1:nametomsetuser:1:age19setuser:1:favorfootball

    正例:

    hmsetuser:1nametomage19favorfootball

    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、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、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。一个致命的Redis命令,导致公司损失400万!!关注Java技术栈微信公众号,在后台回复关键字:redis,可以获取更多栈长整理的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,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、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、不建议过多使用Redis事务功能

        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、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 arrayrn"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 slotrn"

        7、monitor命令

        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、避免多个应用使用一个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

        可以有效控制连接,同时提高效率,标准使用方式:

        Jedisjedis=null;try{jedis=jedisPool.getResource();//具体的命令jedis.executeCommand()}catch(Exceptione){logger.error("opkey{}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、熔断功能

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

        4、合理的加密

        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、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)OOMcommandnotallowedwhenusedmemory",此时Redis只响应读操作。

          四、相关工具
          1、数据同步

          redis间数据同步可以使用:redis-port

          2、big key搜索

          redis大key搜索工具

          3、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

          五、删除bigkey

            下面操作可以使用pipeline加速。

            redis4.0已经支持key的异步删除,欢迎使用。

            1、Hash删除:hscan+hdel

            publicvoiddelBigHash(Stringhost,intport,Stringpassword,StringbigHashKey){Jedisjedis=newJedis(host,port);if(password!=null&&!"".equals(password)){jedis.auth(password);}ScanParamsscanParams=newScanParams().count(100);Stringcursor="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bigkeyjedis.del(bigHashKey);}

            2、List删除:ltrim

            publicvoiddelBigList(Stringhost,intport,Stringpassword,StringbigListKey){Jedisjedis=newJedis(host,port);if(password!=null&&!"".equals(password)){jedis.auth(password);}longllen=jedis.llen(bigListKey);intcounter=0;intleft=100;while(counter<llen){//每次从左侧截掉100个jedis.ltrim(bigListKey,left,llen);counter+=left;}//最终删除keyjedis.del(bigListKey);}

            3、Set删除:sscan+srem

            publicvoiddelBigSet(Stringhost,intport,Stringpassword,StringbigSetKey){Jedisjedis=newJedis(host,port);if(password!=null&&!"".equals(password)){jedis.auth(password);}ScanParamsscanParams=newScanParams().count(100);Stringcursor="0";do{ScanResult<String>scanResult=jedis.sscan(bigSetKey,cursor,scanParams);List<String>memberList=scanResult.getResult();if(memberList!=null&&!memberList.isEmpty()){for(Stringmember:memberList){jedis.srem(bigSetKey,member);}}cursor=scanResult.getStringCursor();}while(!"0".equals(cursor));//删除bigkeyjedis.del(bigSetKey);}

            4、SortedSet删除:zscan+zrem

            publicvoiddelBigZset(Stringhost,intport,Stringpassword,StringbigZsetKey){Jedisjedis=newJedis(host,port);if(password!=null&&!"".equals(password)){jedis.auth(password);}ScanParamsscanParams=newScanParams().count(100);Stringcursor="0";do{ScanResult<Tuple>scanResult=jedis.zscan(bigZsetKey,cursor,scanParams);List<Tuple>tupleList=scanResult.getResult();if(tupleList!=null&&!tupleList.isEmpty()){for(Tupletuple:tupleList){jedis.zrem(bigZsetKey,tuple.getElement());}}cursor=scanResult.getStringCursor();}while(!"0".equals(cursor));//删除bigkeyjedis.del(bigZsetKey);}

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