阿里Redis使用手册

本文主要介绍在使用阿里云Redis的开发规范，从下面几个方面进行说明。

键值设计
命令使用
客户端使用
相关工具

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
  1
  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：
  1
  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。拆解
  
  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：
  1
  2
  3
  set uer:1:name tom
  set uer:1:age 19
  set uer:1:favor football
  正例：
  1
  hmset uer: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。

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。
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
- 1.原生命令：例如mget、mset。
- 2.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：
- 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。
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。

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：
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。
- 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。