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**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) 反例: > set user:1:name tom > set user:1:age 19 > user:1:favor football 正例: > hmset user:1 name tom age 19 favor football **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。关注公众号小黄鸭编程社区,回复关键字手册,获取最新开发手册。 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: ![](https://img.kancloud.cn/86/cc/86ccf40e9a70def26acd09227c2b58d0_640x261.png) 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。关注公众号小黄鸭编程社区,回复关键字手册,获取最新开发手册 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、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。 redis 4.0已经支持key的异步删除,欢迎使用。 1、Hash删除: hscan + hdel ![](https://img.kancloud.cn/06/73/06734bbccda7920cf47cdbeec704c9ea_640x424.png) 2、List删除: ltrim ![](https://img.kancloud.cn/5a/fb/5afb593106034147d90c3a00701aba51_640x315.png) 3、Set删除: sscan + srem ![](https://img.kancloud.cn/d9/cd/d9cd797d70d6e27e6fb1a5f09df3c6fe_640x403.png) 4、SortedSet删除: zscan + zrem ![](https://img.kancloud.cn/2e/68/2e68f5e165179d1e7ff2e27882c27fc6_640x407.png)