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<title>
阿里云Redis开发规范 - Junkman
</title>
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function before_search(){
var searchVal = 'site:panlw.github.io ' + document.getElementById('search_input').value;
document.getElementById('search_q').value = searchVal;
return true;
}
</script>
</head>
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<li>
<form target="_blank" onsubmit="return before_search();" action="http://google.com/search" method="get">
<input type="hidden" id="search_q" name="q" value="" />
<input tabindex="1" type="search" id="search_input" placeholder="Search"/>
</form>
</li>
</ul>
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<div class="markdown-body article-wrap">
<div class="article">
<h1>阿里云Redis开发规范</h1>
<div class="read-more clearfix">
<span class="date">2018/4/25</span>
<span>posted in </span>
<span class="posted-in"><a href='Middleware.html'>Middleware</a></span>
<span class="comments">
</span>
</div>
</div><!-- article -->
<div class="article-content">
<blockquote>
<p><a href="https://yq.aliyun.com/articles/531067">https://yq.aliyun.com/articles/531067</a></p>
</blockquote>
<h2 id="toc_0">一、键值设计</h2>
<h3 id="toc_1">1. key名设计</h3>
<ul>
<li> (1)【建议】: 可读性和可管理性</li>
</ul>
<p>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</p>
<pre><code>ugc:video:1
</code></pre>
<ul>
<li> (2)【建议】：简洁性</li>
</ul>
<p>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：</p>
<pre><code>user:{uid}:friends:messages:{mid}简化为u:{uid}:fr:m:{mid}。
</code></pre>
<ul>
<li> (3)【强制】：不要包含特殊字符</li>
</ul>
<p>反例：包含空格、换行、单双引号以及其他转义字符</p>
<h3 id="toc_2">2. value设计</h3>
<ul>
<li> (1)【强制】：拒绝bigkey(防止网卡流量、慢查询)</li>
</ul>
<p>string类型控制在10KB以内，hash、list、set、zset元素个数不要超过5000。</p>
<p>反例：一个包含200万个元素的list。</p>
<p>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))，<a href="#cc1">查找方法</a>和<a href="#cc2">删除方法</a></p>
<ul>
<li> (2)【推荐】：选择适合的数据类型。</li>
</ul>
<p>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)</p>
<p>反例：</p>
<pre><code>set user:1:name tom
set user:1:age 19
set user:1:favor football
</code></pre>
<p>正例:</p>
<pre><code>hmset user:1 name tom age 19 favor football
</code></pre>
<h3 id="toc_3">3.【推荐】：控制key的生命周期，redis不是垃圾桶。</h3>
<p>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。</p>
<h3 id="toc_4">二、命令使用</h3>
<h3 id="toc_5">1.【推荐】 O(N)命令关注N的数量</h3>
<p>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。</p>
<h3 id="toc_6">2.【推荐】：禁用命令</h3>
<p>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。</p>
<h3 id="toc_7">3.【推荐】合理使用select</h3>
<p>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。</p>
<h3 id="toc_8">4.【推荐】使用批量操作提高效率</h3>
<pre><code>原生命令：例如mget、mset。
非原生命令：可以使用pipeline提高效率。
</code></pre>
<p>但要注意控制一次批量操作的<strong>元素个数</strong>(例如500以内，实际也和元素字节数有关)。</p>
<p>注意两者不同：</p>
<pre><code>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。
</code></pre>
<h3 id="toc_9">5.【建议】Redis事务功能较弱，不建议过多使用</h3>
<p>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)</p>
<h3 id="toc_10">6.【建议】Redis集群版本在使用Lua上有特殊要求：</h3>
<ul>
<li> 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 array"</li>
<li> 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 slot"</li>
</ul>
<h3 id="toc_11">7.【建议】必要情况下使用monitor命令时，要注意不要长时间使用。</h3>
<h3 id="toc_12">三、客户端使用</h3>
<h3 id="toc_13">1.【推荐】</h3>
<p>避免多个应用使用一个Redis实例</p>
<p>正例：不相干的业务拆分，公共数据做服务化。</p>
<h3 id="toc_14">2.【推荐】</h3>
<p>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：</p>
<pre><code>执行命令如下：
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();
}
</code></pre>
<p>下面是JedisPool优化方法的文章:</p>
<ul>
<li> <a href="https://yq.aliyun.com/articles/236384">Jedis常见异常汇总</a></li>
<li> <a href="https://yq.aliyun.com/articles/236383">JedisPool资源池优化</a></li>
</ul>
<h3 id="toc_15">3.【建议】</h3>
<p>高并发下建议客户端添加熔断功能(例如netflix hystrix)</p>
<h3 id="toc_16">4.【推荐】</h3>
<p>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）</p>
<h3 id="toc_17">5.【建议】</h3>
<p>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。</p>
<p>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。</p>
<h4 id="toc_18">其他策略如下：</h4>
<ul>
<li> 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。</li>
<li> allkeys-random：随机删除所有键，直到腾出足够空间为止。</li>
<li> volatile-random:随机删除过期键，直到腾出足够空间为止。</li>
<li> 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。</li>
<li> 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。</li>
</ul>
<h3 id="toc_19">四、相关工具</h3>
<h4 id="toc_20">1.【推荐】：数据同步</h4>
<p>redis间数据同步可以使用：redis-port</p>
<p><a></a></p>
<h4 id="toc_21">2.【推荐】：big key搜索</h4>
<p><a href="https://yq.aliyun.com/articles/117042">redis大key搜索工具</a></p>
<h4 id="toc_22">3.【推荐】：热点key寻找(内部实现使用monitor，所以建议短时间使用)</h4>
<p><a href="https://github.com/facebookarchive/redis-faina">facebook的redis-faina</a></p>
<pre><code>阿里云Redis已经在内核层面解决热点key问题，欢迎使用。
</code></pre>
<p><a></a></p>
<h2 id="toc_23">五 附录：删除bigkey</h2>
<pre><code>1\. 下面操作可以使用pipeline加速。
2\. redis 4.0已经支持key的异步删除，欢迎使用。
</code></pre>
<h4 id="toc_24">1. Hash删除: hscan + hdel</h4>
<pre><code>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));
//删除bigkey
jedis.del(bigHashKey);
}
</code></pre>
<h4 id="toc_25">2. List删除: ltrim</h4>
<pre><code>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) {
//每次从左侧截掉100个
jedis.ltrim(bigListKey, left, llen);
counter += left;
}
//最终删除key
jedis.del(bigListKey);
}
</code></pre>
<h4 id="toc_26">3. Set删除: sscan + srem</h4>
<pre><code>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));
//删除bigkey
jedis.del(bigSetKey);
}
</code></pre>
<h4 id="toc_27">4. SortedSet删除: zscan + zrem</h4>
<pre><code>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));
//删除bigkey
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<h3 id="toc_28">招聘：<a href="https://job.alibaba.com/zhaopin/position_detail.htm?positionId=40132">阿里云-技术专家-KVstore</a></h3>
<p>岗位描述：</p>
<ul>
<li> 负责阿里云Redis源码开发维护</li>
<li> 负责阿里云Redis cluster开发与设计</li>
</ul>
<p>岗位要求：</p>
<ul>
<li> 精通C/C++，熟悉TCP， Linux Kernel等优先</li>
<li> 数据结构，算法等基础知识扎实</li>
<li> 5年后台系统的设计与开发，或3年分布式系统的设计与开发，运维过大型分布式系统</li>
<li> 精通至少一项开源NoSQL产品。Redis，mongodb,memcached等优先。</li>
<li> 有云服务产品或基于SSD的系统开发经验优先</li>
<li> 善于创新，乐于挑战，有责任心，良好团队精神</li>
<li> 良好的表达能力，能够清晰和准确地描述问题，发现并解决问题能力</li>
</ul>
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</p>
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