Redis（七）开发规范与性能优化键值设计 key名设计 value设计 bigkey的危害如何优化bigkey 命令使用客户端使用

约定不等于承诺〃 2022-09-12 06:55 7阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  前言
 *  一、键值设计
 *   *  key名设计
     *  value设计
     *  bigkey的危害：
     *  如何优化bigkey
 *  二、、命令使用
 *  三、客户端使用

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# 前言 #

本章内容是本系列的最后一章了，主要是总结一些使用过程中的注意事项，更好的体现出Redis的性能。

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# 一、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。

1.  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。
2.  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。

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-lazyexpire yes)，就会存在阻塞Redis的可能性。

bigkey的产生：

*  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。
 *  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。
 *  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)。

# 二、、命令使用 #

*  【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。
 *  【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。
 *  【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。
 *  【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。

*  【建议】Redis事务功能较弱，不建议过多使用，可以用lua替代

# 三、客户端使用 #

*  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。
 *  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(20);
            jedisPoolConfig.setMaxIdle(10);
            jedisPoolConfig.setMinIdle(5);
            // timeout，这里既是连接超时又是读写超时，从Jedis 2.8开始有区分connectionTimeout和soTimeout的构造函数
            jedisPool = new JedisPool(jedisPoolConfig, "192.168.200.139", 6379, 3000, null);

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>参数名</th> 
   <th>含义</th> 
   <th>默认值</th> 
   <th>使用建议</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>maxTotal</td> 
   <td>资源池中最大连接数</td> 
   <td>8</td> 
   <td>见下文</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>maxdle</td> 
   <td>资源池允许空闲最大的连接数</td> 
   <td>8</td> 
   <td>见下文</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>mindle</td> 
   <td>资源池确保最少空闲的连接数</td> 
   <td>0</td> 
   <td>见下文</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>blockWhenExhausted</td> 
   <td>当资源池用尽后，调用者是否等待。只有当为true时，下面的maxwaitMillis才会生效</td> 
   <td>true</td> 
   <td>就安逸使用默认值</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>maxWaitMillis</td> 
   <td>当资源池用尽后，调用者的最大等待时间（单位毫秒）</td> 
   <td>-1：表示永不超时</td> 
   <td>不建议使用默认值</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>testOnBorrow</td> 
   <td>向资源池借用连接时是否做连接有效性检测（ping），无效连接被移除</td> 
   <td>false</td> 
   <td>业务量很大的时候设置为false</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>testOnReturn</td> 
   <td>向资源池归还连接时是否做连接有效性校验（Ping），无效连接被移除</td> 
   <td>false</td> 
   <td>业务量很大的时候设置为false</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>jmxEnabled</td> 
   <td>是否开启jmx监控，可用于监控</td> 
   <td>true</td> 
   <td>建议开启，但应用本身也要开启</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

*  maxTotal：最大连接数，早期的版本叫maxActive  
    考虑的因素：
    
     *  业务希望Redis并发量
     *  客户端执行命令时间
     *  Redis资源：  
        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：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。  
        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：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。
 *  高并发下建议客户端添加熔断功能(例如sentinel、hystrix)
 *  设置合理的密码，如有必要可以使用SSL加密访问
 *  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  
        主动清理策略在Redis 4.0 之前一共实现了 6 种内存淘汰策略，在 4.0 之后，又增加了 2 种策  
        略，总共8种：
        
         *  针对设置了过期时间的key做处理：
        
        1.  volatile-ttl：在筛选时，会针对设置了过期时间的键值对，根据过期时间的先后进行删除，越早过期的越先被删除。
        2.  volatile-random：就像它的名称一样，在设置了过期时间的键值对中，进行随机删除。
        3.  volatile-lru：会使用 LRU 算法筛选设置了过期时间的键值对删除。
        4.  volatile-lfu：会使用 LFU 算法筛选设置了过期时间的键值对删除。
        
         *  针对所有的key做处理：
        
        1.  allkeys-random：从所有键值对中随机选择并删除数据。
        2.  allkeys-lru：使用 LRU 算法在所有数据中进行筛选删除。
        3.  allkeys-lfu：使用 LFU 算法在所有数据中进行筛选删除。
        
         *  不处理：
        
        1.  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。
 *  LRU 算法（Least Recently Used，最近最少使用）  
    淘汰很久没被访问过的数据，以最近一次访问时间作为参考。
 *  LFU 算法（Least Frequently Used，最不经常使用）  
    淘汰最近一段时间被访问次数最少的数据，以次数作为参考。

当存在热点数据时，LRU的效率很好，但偶发性的、周期性的批量操作会导致LRU命中率急剧下降，缓存污染情况比较严重。这时使用LFU可能更好点。

根据自身业务类型，配置好maxmemory-policy(默认是noeviction)，推荐使用volatile-lru。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。

当Redis运行在主从模式时，只有主结点才会执行过期删除策略，然后把删除操作”del key”同步到从结点删除数据。