Redis开放寻址 redis 开发规范 |
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文章目录Redis 开发须知开发规范1.键值设计key名设计value设计2.命令使用3.客户端使用十二、优化建议maxTotalmaxIdle和minIdle【建议】熔断功能【推荐】设置密码【建议】过期键删除相关文章 Redis 开发须知开发规范1.键值设计key名设计【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 trade:order:1【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}【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value设计【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，我就会认为它是bigkey。 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。 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） bigkey的危害 导致redis阻塞网络拥塞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可能会对其他实例也造成影响，其后果不堪设想。 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Redis 4.0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，来看几个例子： (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个key下，产生bigkey。如何优化bigkey 拆big list： list1、list2、...listN big hash：可以讲数据分段存储，比如一个大的key，假设存了1百万的用户数据，可以拆分成200个key，每个key下面存放5000个用户数据如果bigkey不可避免，也要思考一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。【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，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【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： 1. 原生是原子操作，pipeline是非原子操作。 2. pipeline可以打包不同的命令，原生做不到 3. 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 3.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，可以有效控制连接，同时提高效率，标准使用方式： JedisPoolConfig jedisPoolConfig = new JedisPoolConfig(); jedisPoolConfig.setMaxTotal(5); jedisPoolConfig.setMaxIdle(2); jedisPoolConfig.setTestOnBorrow(true); JedisPool jedisPool = new JedisPool(jedisPoolConfig, "192.168.0.60", 6379, 3000, null); 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(); }连接池参数含义： 序号 参数名 含义 默认值 使用建议 1 maxTotal 资源池中最大连接数 8 设置建议见下面 2 maxIdle 资源池允许最大空闲的连接数 8 设置建议见下面 3 minIdle 资源池确保最少空闲的连接数 0 设置建议见下面 4 blockWhenExhausted 当资源池用尽后，调用者是否要等待。只有当为true时，下面的maxWaitMillis才会生效 true 建议使用默认值 5 maxWaitMillis 当资源池连接用尽后，调用者的最大等待时间(单位为毫秒) -1：表示永不超时 不建议使用默认值 6 testOnBorrow 向资源池借用连接时是否做连接有效性检测(ping)，无效连接会被移除 false 业务量很大时候建议设置为false(多一次ping的开销)。 7 testOnReturn 向资源池归还连接时是否做连接有效性检测(ping)，无效连接会被移除 false 业务量很大时候建议设置为false(多一次ping的开销)。 8 jmxEnabled 是否开启jmx监控，可用于监控 true 建议开启，但应用本身也要开启 十二、优化建议maxTotal最大连接数，早期的版本叫maxActive 实际上这个是一个很难回答的问题，考虑的因素比较多： 业务希望Redis并发量客户端执行命令时间Redis资源：例如 nodes(例如应用个数) * maxTotal 是不能超过redis的最大连接数maxclients。资源开销：例如虽然希望控制空闲连接(连接池此刻可马上使用的连接)，但是不希望因为连接池的频繁释放创建连接造成不必靠开销。以一个例子说明，假设: 一次命令时间（borrow|return resource + Jedis执行命令(含网络) ）的平均耗时约为1ms，一个连接的QPS大约是1000业务期望的QPS是50000那么理论上需要的资源池大小是50000 / 1000 = 50个。但事实上这是个理论值，还要考虑到要比理论值预留一些资源，通常来讲maxTotal可以比理论值大一些。 但这个值不是越大越好，一方面连接太多占用客户端和服务端资源，另一方面对于Redis这种高QPS的服务器，一个大命令的阻塞即使设置再大资源池仍然会无济于事。 maxIdle和minIdlemaxIdle实际上才是业务需要的最大连接数，maxTotal是为了给出余量，所以maxIdle不要设置过小，否则会有new Jedis(新连接)开销。 连接池的最佳性能是maxTotal = maxIdle，这样就避免连接池伸缩带来的性能干扰。但是如果并发量不大或者maxTotal设置过高，会导致不必要的连接资源浪费。一般推荐maxIdle可以设置为按上面的业务期望QPS计算出来的理论连接数，maxTotal可以再放大一倍。 minIdle（最小空闲连接数），与其说是最小空闲连接数，不如说是"至少需要保持的空闲连接数"，在使用连接的过程中，如果连接数超过了minIdle，那么继续建立连接，如果超过了maxIdle，当超过的连接执行完业务后会慢慢被移出连接池释放掉。 如果系统启动完马上就会有很多的请求过来，那么可以给redis连接池做预热，比如快速的创建一些redis连接，执行简单命令，类似ping()，快速的将连接池里的空闲连接提升到minIdle的数量。 连接池预热示例代码： List minIdleJedisList = new ArrayList(jedisPoolConfig.getMinIdle()); for (int i = 0; i < jedisPoolConfig.getMinIdle(); i++) { Jedis jedis = null; try { jedis = pool.getResource(); minIdleJedisList.add(jedis); jedis.ping(); } catch (Exception e) { logger.error(e.getMessage(), e); } finally { //注意，这里不能马上close将连接还回连接池，否则最后连接池里只会建立1个连接。。 //jedis.close(); } } //统一将预热的连接还回连接池 for (int i = 0; i < jedisPoolConfig.getMinIdle(); i++) { Jedis jedis = null; try { jedis = minIdleJedisList.get(i); //将连接归还回连接池 jedis.close(); } catch (Exception e) { logger.error(e.getMessage(), e); } finally { } }总之，要根据实际系统的QPS和调用redis客户端的规模整体评估每个节点所使用的连接池大小。 【建议】熔断功能高并发下建议客户端添加熔断功能(例如netflix hystrix) 【推荐】设置密码设置合理的密码，如有必要可以使用SSL加密访问 【建议】过期键删除Redis对于过期键有三种清除策略： 被动删除：当读/写一个已经过期的key时，会触发惰性删除策略，直接删除掉这个过期key主动删除：由于惰性删除策略无法保证冷数据被及时删掉，所以Redis会定期主动淘汰一批已过期的key当前已用内存超过maxmemory限定时，触发主动清理策略当REDIS运行在主从模式时，只有主结点才会执行被动和主动这两种过期删除策略，然后把删除操作”del key”同步到从结点。 第三种策略的情况如下： 当前已用内存超过maxmemory限定时，会触发主动清理策略 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。如果不设置最大内存，当 Redis 内存超出物理内存限制时，内存的数据会开始和磁盘产生频繁的交换 (swap)，会让 Redis 的性能急剧下降。 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。
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