redis之设计规范

q1871901600 发布于 2024-11-21 26 次阅读


一、键值设计

1. key名设计

  • (1)【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
  • (2)【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}
  • (3)【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

2. value设计

  • (1)【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bigkey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。

反例:一个包含200万个元素的list。

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:

1.导致redis阻塞

2.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。

3. 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-lazy-expire yes),就会存在阻塞Redis的可能性。

bigkey的产生:

一般来说,bigkey的产生都是由于程序设计不当,或者对于数据规模,预料不清楚造成的,来看几个例子:

(1) 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。

(2) 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。

(3) 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

1. 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

2. 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。

  • (2)【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

3.【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)。

一个会写python的Java工程师
最后更新于 2024-11-21