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阿里云Redis開發規范

2020-09-22 16:46:51 資料庫




摘要: 本文介紹了在使用阿里云Redis的開發規范,從鍵值設計、命令使用、客戶端使用、相關工具等方面進行說明,通過本文的介紹可以減少使用Redis程序帶來的問題。

一、鍵值設計

1.key名設計

(1)【建議】: 可讀性和可管理性

以業務名(或資料庫名)為前綴(防止key沖突),用冒號分隔,比如業務名:表名:id

ugc:video:1

(2)【建議】: 簡潔性

保證語意的前提下,控制key的長度,當key較多時,記憶體占用也不容忽視,例如:

user:{uid}:friends:messages:{mid}簡化為u:{uid}:fr:m:{mid}。

(3)【強制】: 不要包含特殊字符

反例:包含空格、換行、單雙引號以及其他轉義字符

2.value設計

(1)【強制】:拒絕bigkey(防止網卡流量、慢查詢)

string型別控制在10KB以內,hash、list、set、zset元素個數不要超過5000。

反例:一個包含200萬個元素的list。

非字串的bigkey,不要使用del洗掉,使用hscan、sscan、zscan方式漸進式洗掉,同時要注意防止bigkey過期時間自動洗掉問題(例如一個200萬的zset設定1小時過期,會觸發del操作,造成阻塞,而且該操作不會不出現在慢查詢中(latency可查)),查找方法和洗掉方法

(2)【推薦】: 選擇適合的資料型別。

例如:物體型別(要合理控制和使用資料結構記憶體編碼優化配置,例如ziplist,但也要注意節省記憶體和性能之間的平衡)

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

(3)【推薦】:控制key的生命周期,redis不是垃圾桶。

建議使用expire設定過期時間(條件允許可以打散過期時間,防止集中過期),不過期的資料重點關注idletime。

二、命令使用

1.【推薦】 O(N)命令關注N的數量

例如hgetall、lrange、smembers、zrange、sinter等并非不能使用,但是需要明確N的值。有遍歷的需求可以使用hscan、sscan、zscan代替。

2.【推薦】:禁用命令

禁止線上使用keys、flushall、flushdb等,通過redis的rename機制禁掉命令,或者使用scan的方式漸進式處理。

3.【推薦】合理使用select

redis的多資料庫較弱,使用數字進行區分,很多客戶端支持較差,同時多業務用多資料庫實際還是單執行緒處理,會有干擾。

4.【推薦】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個數(例如500以內,實際也和元素位元組數有關)。

注意兩者不同:

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需要客戶端和服務端同時支持。

5.【建議】Redis事務功能較弱,不建議過多使用

Redis的事務功能較弱(不支持回滾),而且集群版本(自研和官方)要求一次事務操作的key必須在一個slot上(可以使用hashtag功能解決)

6.【建議】Redis集群版本在使用Lua上有特殊要求:

1.所有key都應該由 KEYS 陣列來傳遞,redis.call/pcall 里面呼叫的redis命令,key的位置,必須是KEYS array, 否則直接回傳error,"-ERR bad lua script for redis cluster, all the keys that the script uses should be passed using the KEYS array"

2.所有key,必須在1個slot上,否則直接回傳error, "-ERR eval/evalsha command keys must in same slot"

7.【建議】必要情況下使用monitor命令時,要注意不要長時間使用。

三、客戶端使用

1.【推薦】

避免多個應用使用一個Redis實體

正例:不相干的業務拆分,公共資料做服務化。

2.【推薦】

使用帶有連接池的資料庫,可以有效控制連接,同時提高效率,標準使用方式:

執行命令如下:

Jedis jedis = null;
try {
  jedis = jedisPool.getResource();
  //具體的命令
  jedis.executeCommand()
} catch (Exception e) {
  logger.error("op key {} error: " + e.getMessage(), key, e);
} finally {
  //注意這里不是關閉連接,在JedisPool模式下,Jedis會被歸還給資源池。
  if (jedis != null) 
      jedis.close();
}

下面是JedisPool優化方法的文章:

Jedis常見例外匯總

JedisPool資源池優化

3.【建議】

高并發下建議客戶端添加熔斷功能(例如netflix hystrix)

4.【推薦】

設定合理的密碼,如有必要可以使用SSL加密訪問(阿里云Redis支持)

5.【建議】

根據自身業務型別,選好maxmemory-policy(最大記憶體淘汰策略),設定好過期時間。

默認策略是volatile-lru,即超過最大記憶體后,在過期鍵中使用lru演算法進行key的剔除,保證不過期資料不被洗掉,但是可能會出現OOM問題。

其他策略如下:

allkeys-lru:根據LRU演算法洗掉鍵,不管資料有沒有設定超時屬性,直到騰出足夠空間為止。

allkeys-random:隨機洗掉所有鍵,直到騰出足夠空間為止。

volatile-random:隨機洗掉過期鍵,直到騰出足夠空間為止。

volatile-ttl:根據鍵值物件的ttl屬性,洗掉最近將要過期資料。如果沒有,回退到noeviction策略。

noeviction:不會剔除任何資料,拒絕所有寫入操作并回傳客戶端錯誤資訊"(error) OOM command not allowed when used memory",此時Redis只回應讀操作。

四、相關工具

1.【推薦】:資料同步

redis間資料同步可以使用:redis-port

2.【推薦】:big key搜索

redis大key搜索工具

3.【推薦】:熱點key尋找(內部實作使用monitor,所以建議短時間使用)

facebook的redis-faina

阿里云Redis已經在內核層面解決熱點key問題,歡迎使用。

五 附錄:洗掉bigkey

1. 下面操作可以使用pipeline加速。
2. redis 4.0已經支持key的異步洗掉,歡迎使用。

1. Hash洗掉: 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(100);
  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));
  //洗掉bigkey
  jedis.del(bigHashKey);
}

2. List洗掉: 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 = 100;
  while (counter < llen) {
      //每次從左側截掉100個
      jedis.ltrim(bigListKey, left, llen);
      counter += left;
  }
  //最終洗掉key
  jedis.del(bigListKey);
}

3. Set洗掉: 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(100);
  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));
  //洗掉bigkey
  jedis.del(bigSetKey);
}

4. SortedSet洗掉: 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(100);
  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));
  //洗掉bigkey
  jedis.del(bigZsetKey);
}

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