Redis使用规范
Redis使用规范
在公司项目中,redis属于高频使用,在使用中,我们遇到了各种各样的redis问题,于是针对自身情况梳理了一个redis使用规范。
一、键名设计
1、key名设计
-
禁止包含特殊字符(比如空格、换行、单双引号以及其他转义字符)
-
建议以业务名为前缀,以冒号分割来构造一定规则的key名(比如业务名:表名:id)
比如:teach:leeson_id:21
- 控制key的长度
key太长量一大起来就会非常占用内存
2、value设计
- 拒绝大key操作
禁用超过10K的string大key(虽然redis支持512MB大小的string),如果1mb的key每秒重复写入10次,就会导致写入网络IO达10MB。 错误示范:直接将laravel的整个模型或者对象当成value存储
- 设计key时使用合适的数据类型(在资源利用和性能之间作平衡)
错误示范:一个普通字符串弄成hash类型进行存储
- 一定要控制key的生命周期
错误示范:key设置为永不过期
- 控制value长度
比如string类型,如果value为'8个字节的长整型'则内部使用int类型,如果value为'小于等于39个字节的字符串'则内部使用embstr类型,如果value为'大于39个字节的字符串'则内部使用raw类型。这样能很好的利用redis的性能。
- 数据按需存储
不需要的数据千万不要存储在redis,只会浪费内存空间
二、命令使用
- 禁止使用keys、flushall、hmgetall等命令
为防止业务研发的误操作,通常可以在交付redis实例之前将默认命令rename掉;而真正需要删除或者遍历key时可以使用scan家族命令
- 慎用hgetall、lrange、smembers、zrange等命令
除非业务场景需要,尽量不要使用这些命令。如果没有控制好会导致操作量过大,形成阻塞。
三、缓存设计
- 多个库的使用
如果应用中会涉及到各种不同的redis数据存储,应该分库存储,最好是一种业务使用一个库
比如:课程缓存:库1;订单队列:库2;日志处理:库3
- 避免多个应用公用一个redis实例
避免一个应用出现问题或者错误使用拖累其他应用
- 合理评估业务场景,并设置最大内存以及内存淘汰策略(maxmemory和maxmemory-policy)
目前我们用的阿里云redis,不太存在这个问题
-
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
-
给redis设置一个密码
目前我们用的阿里云redis,不太存在这个问题
- 冷热数据区分
虽然 Redis支持持久化,但将所有数据存储在redis中,成本非常昂贵。 建议将热数据 (如 QPS超过 5k) 的数据加载到redis中。 低频数据可存储在Mysql、ElasticSearch中。
- 缓存非特殊情况不做中间态
redis大多数时候都是做缓存用,去掉后业务逻辑不应发生改变,万不可切入到业务里。 第一,缓存的高可用会影响业务; 第二,产生深耦合会发生无法预料的效果; 第三,会对维护产生负效果。
四、场景实战问题
1、项目redis使用问题
当前的使用方式是,每个接入的应用要配置核心项目的redis配置。这样是不合理的,核心项目的redis应该只能在核心项目中使用,对外应该是提供api接口或者rpc进行访问。
2、慎用laravel自带的cache功能
laravel自带的cache功能最容易导致大key,经常由于简单使用至今将整个对象模型存储到redis,造成大key。
3、注意key的过期时间设置
在报名等高峰期的时候,key值设置过短容易造成缓存穿透,导致大量请求直接打到mysql数据库。
4、小心缓存穿透
经常使用会只给有数据的结果进行缓存,结果导致空数据无法缓存,相同查询直接每次都到达数据库,所以空值也应该被缓存。
5、慎用缓存层层包裹
缓存里面的数据还有一层缓存数据,会导致问题排查麻烦,出问题也不容易处理。
6、慎用将redis做为消息队列
如没有非常特殊的需求,严禁将 Redis 当作消息队列使用。redis 当作消息队列使用,会有容量、网络、效率、功能方面的多种问题。
如需要消息队列,可使用高吞吐的 Kafka 或者高可靠的 RocketMQ,nsq,(花园同步有时间前后要求,且量不大才使用的)。
五、查询使用问题
1、线上Redis禁止使用Keys正则匹配操作
redis是单线程处理,在线上Key数量较多时,操作效率极低【时间复杂度为O(N)】,该命令一旦执行会严重阻塞线上其它命令的正常请求,而且在高QPS情况下会直接造成redis服务崩溃!如果有类似需求,请使用scan命令代替。
六、其他
1、redis同步工具
阿里云的redis-shake工具,方便快速
2、大key查询
阿里云有大key分析工具
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