概述
本文介绍如何玩转 Redis, 可以说是 Redis 开发规范, 也可以理解为 Redis 最佳实战.
一、键值设计
1. key名 设计
(1). 【强制】: 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(句号)分隔, 比如: 业务名:表名:id
- csdn:user: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}??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)
说明: 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))
正例: 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
(2). 【推荐】: 选择适合的数据类型
说明: 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)
正例:
- hmset user:1 name tom age 19 favor football
反例:
- set user:1:name tom
- set user:1:age 19
- set user:1:favor football
(3). 【推荐】: 控制key的生命周期，redis不是垃圾桶
说明: 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
二、命令使用
(1). 【推荐】: O(N)命令关注N的数量
说明: 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). 【推荐】: 禁用命令
说明: 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). 【推荐】: 合理使用select
说明: 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). 【推荐】: 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
说明: 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：
- 原生是原子操作，pipeline 是非原子操作。
- pipeline 可以打包不同的命令，原生做不到
- pipeline 需要客户端和服务端同时支持。
(5). 【建议】: Redis事务功能较弱，不建议过多使用
说明: 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). 【建议】: Redis集群版本在使用Lua上有特殊要求
- 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"
- 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”
(7).【建议】必要情况下使用monitor命令时，要注意不要长时间使用
三、客户端使用
(1). 【推荐】: 避免多个应用使用一个Redis实例
正例: 不相干 的 业务拆分，公共数据 做 服务化
(2). 【推荐】: 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
代码如下:
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();
}
(3). 【建议】: 高并发下建议客户端添加熔断功能(例如netflix hystrix)
(4). 【推荐】: 设置合理的密码，如有必要可以使用SSL加密访问
(5). 【推荐】: 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。
四、相关工具
(1). 【推荐】: 数据同步
说明: redis 间数据同步可以使用：redis-port
(2). 【推荐】: big key搜索
(3). 【推荐】: 热点key寻找(内部实现使用monitor，所以建议短时间使用)
五 附录：删除 bigkey
- 下面操作可以使用 pipeline 加速
- redis 4.0已经支持 key 的 异步删除，欢迎使用
(1). Hash删除: 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));
//删除bigkey
jedis.del(bigHashKey);
}
(2). List删除: 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) {
//每次从左侧截掉100个
jedis.ltrim(bigListKey, left, llen);
counter += left;
}
//最终删除key
jedis.del(bigListKey);
}
(3). Set删除: 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));
//删除bigkey
jedis.del(bigSetKey);
}
(4). SortedSet删除: 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));
//删除bigkey
jedis.del(bigZsetKey);
}
最佳实践
热点key问题(四种解决方案)
1. 使用互斥锁
如果是单机，可以用 synchronized 或者 lock 来处理，如果是 分布式 环境可以用 分布式锁 就可以了（分布式锁，可以用 memcache 的add, redis 的setnx, zookeeper 的添加节点 操作）。
memcache 的伪代码实现
if (memcache.get(key) == null) {
// 3 min timeout to avoid mutex holder crash
if (memcache.add(key_mutex, 3 * 60 * 1000) == true) {
value = db.get(key);
memcache.set(key, value);
memcache.delete(key_mutex);
} else {
sleep(50);
retry();
}
}
redis 的伪代码实现
String get(String key) {
String value = redis.get(key);
if (value == null) {
if (redis.setnx(key_mutex, "1")) {
// 3 min timeout to avoid mutex holder crash
redis.expire(key_mutex, 3 * 60)
value = db.get(key);
redis.set(key, value);
redis.delete(key_mutex);
} else {
//其他线程休息50毫秒后重试
Thread.sleep(50);
get(key);
}
}
2. "提前"使用互斥锁
在 value 内部设置1个超时值(timeout1), timeout1 比实际的 memcache timeout(timeout2) 小。当从 cache 读取到 timeout1 发现它已经过期时候，马上 延长timeout1 并重新设置到 cache。然后再从数据库加载数据并设置到 cache 中。
伪代码如下：
v = memcache.get(key);
if (v == null) {
if (memcache.add(key_mutex, 3 * 60 * 1000) == true) {
value = db.get(key);
memcache.set(key, value);
memcache.delete(key_mutex);
} else {
sleep(50);
retry();
}
} else {
if (v.timeout <= now()) {
if (memcache.add(key_mutex, 3 * 60 * 1000) == true) {
// extend the timeout for other threads
v.timeout += 3 * 60 * 1000;
memcache.set(key, v, KEY_TIMEOUT * 2);
// load the latest value from db
v = db.get(key);
v.timeout = KEY_TIMEOUT;
memcache.set(key, value, KEY_TIMEOUT * 2);
memcache.delete(key_mutex);
} else {
sleep(50);
retry();
}
}
}
3. 永远不过期
这里的“永远不过期”包含两层意思：
-
从redis上看，确实没有设置过期时间，这就保证了，不会出现热点key过期问题，也就是“物理”不过期。
-
从功能上看，如果不过期，那不就成静态的了吗？所以我们把过期时间存在key对应的value里，如果发现要过期了，通过一个后台的异步线程进行缓存的构建，也就是“逻辑”过期
从实战看，这种方法对于性能非常友好，唯一不足的就是构建缓存时候，其余线程(非构建缓存的线程)可能访问的是老数据，但是对于一般的互联网功能来说这个还是可以忍受。
String get(final String key) {
V v = redis.get(key);
String value = v.getValue();
long timeout = v.getTimeout();
if (v.timeout <= System.currentTimeMillis()) {
// 异步更新后台异常执行
threadPool.execute(new Runnable() {
public void run() {
String keyMutex = "mutex:" + key;
if (redis.setnx(keyMutex, "1")) {
// 3 min timeout to avoid mutex holder crash
redis.expire(keyMutex, 3 * 60);
String dbValue = db.get(key);
redis.set(key, dbValue);
redis.delete(keyMutex);
}
}
});
}
return value;
}
4. 资源保护(熔断技术)
利用 netflix 的 hystrix，可以做资源的隔离保护主线程池。
方案对比
| 解决方案 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|
| 简单分布式锁 | 1. 思路简单 2. 保证一致性 | 1. 代码复杂度增大 2. 存在死锁的风险 3. 存在线程池阻塞的风险 |
| 加另外一个过期时间 | 保证一致性 | 1. 代码复杂度增大 2. 存在死锁的风险 3. 存在线程池阻塞的风险 |
| 不过期 | 异步构建缓存，不会阻塞线程池 | 1. 不保证一致性 2. 代码复杂度增大(每个value都要维护一个timekey) 3. 占用一定的内存空间(每个value都要维护一个timekey) |
| 资源隔离组件hystrix | 1. hystrix技术成熟，有效保证后端 2. hystrix监控强大 | 1. 部分访问存在降级策略 |
总结
- 热点key + 过期时间 + 复杂的构建缓存过程 => mutex key问题
- 构建缓存一个线程做就可以了
- 四种解决方案：没有最佳只有最合适
赠:
下面是JedisPool优化方法的文章:
666 彩蛋
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下周再见~
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