Redis开发规范与性能优化

一、键值设计

1. key名设计

【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

【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}

【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

【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。

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
3. 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。
4. 过期删除
5. 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
2. big list： list1、list2、…listN
3. big hash：可以将数据分段存储，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
4. 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。

【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)。

二、命令使用

【推荐】 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。

【推荐】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。

【推荐】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。

【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。

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：

• 原生命令是原子操作，pipeline是非原子操作。
• pipeline可以打包不同的命令，原生命令做不到
• pipeline需要客户端和服务端同时支持。

【建议】Redis事务功能较弱，不建议过多使用，可以用lua替代

三、客户端使用

【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。

【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：

JedisPoolConfig jedisPoolConfig = new JedisPoolConfig();
jedisPoolConfig.setMaxTotal(5);
jedisPoolConfig.setMaxIdle(2);
jedisPoolConfig.setTestOnBorrow(true);

JedisPool jedisPool = new JedisPool(jedisPoolConfig, "192.168.0.60", 6379, 3000, null);

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();
}

连接池参数含义：

序号 参数名 含义 默认值 使用建议 1 maxTotal 资源池中最大连接数 8 设置建议见下面 2 maxIdle 资源池允许最大空闲的连接数 8 设置建议见下面 3 minIdle 资源池确保最少空闲的连接数 0 设置建议见下面 4 blockWhenExhausted 当资源池用尽后，调用者是否要等待。只有当为true时，下面的maxWaitMillis才会生效 true 建议使用默认值 5 maxWaitMillis 当资源池连接用尽后，调用者的最大等待时间(单位为毫秒) -1：表示永不超时 不建议使用默认值 6 testOnBorrow 向资源池借用连接时是否做连接有效性检测(ping)，无效连接会被移除 false 业务量很大时候建议设置为false(多一次ping的开销)。 7 testOnReturn 向资源池归还连接时是否做连接有效性检测(ping)，无效连接会被移除 false 业务量很大时候建议设置为false(多一次ping的开销)。 8 jmxEnabled 是否开启jmx监控，可用于监控 true 建议开启，但应用本身也要开启

优化建议：

1） maxTotal：最大连接数，早期的版本叫maxActive

实际上这个是一个很难回答的问题，考虑的因素比较多：

• 业务希望Redis并发量
• 客户端执行命令时间
• Redis资源：例如 nodes(例如应用个数) * maxTotal 是不能超过redis的最大连接数maxclients。
• 资源开销：例如虽然希望控制 空闲连接(连接池此刻可马上使用的连接)，但是不希望因为连接池的频繁释放创建连接造成不必靠开销。

以一个例子说明，假设:

• 一次命令时间（borrow|return resource + Jedis执行命令(含网络) ）的平均耗时约为1ms，一个连接的QPS大约是1000
• 业务期望的QPS是50000

那么理论上需要的资源池大小是50000 / 1000 = 50个。但事实上这是个理论值，还要考虑到要比理论值预留一些资源，通常来讲maxTotal可以比理论值大一些。

但这个值不是越大越好，一方面连接太多占用客户端和服务端资源，另一方面对于Redis这种高QPS的服务器，一个大命令的阻塞即使设置再大资源池仍然会无济于事。

2） maxIdle和minIdle

maxIdle实际上才是业务需要的最大连接数，maxTotal是为了 给出余量，所以maxIdle不要设置过小，否则会有new Jedis(新连接)开销。

连接池的最佳性能是maxTotal = maxIdle，这样就避免连接池伸缩带来的性能干扰。但是如果并发量不大或者maxTotal设置过高，会导致不必要的连接资源浪费。一般推荐maxIdle可以设置为按上面的业务期望QPS计算出来的理论连接数，maxTotal可以再放大一倍。

minIdle（最小空闲连接数），与其说是最小空闲连接数，不如说是” 至少需要保持的空闲连接数“，在使用连接的过程中，如果连接数超过了minIdle，那么继续建立连接，如果超过了maxIdle，当超过的连接执行完业务后会慢慢被移出连接池释放掉。

如果系统启动完马上就会有很多的请求过来，那么可以给redis连接池做 预热，比如快速的创建一些redis连接，执行简单命令，类似ping()，快速的将连接池里的空闲连接提升到minIdle的数量。

连接池预热示例代码：

List minIdleJedisList = new ArrayList(jedisPoolConfig.getMinIdle());

for (int i = 0; i < jedisPoolConfig.getMinIdle(); i++) {
    Jedis jedis = null;
    try {
        jedis = pool.getResource();
        minIdleJedisList.add(jedis);
        jedis.ping();
    } catch (Exception e) {
        logger.error(e.getMessage(), e);
    } finally {
        //注意，这里不能马上close将连接还回连接池，否则最后连接池里只会建立1个连接。。
        //jedis.close();
    }
}
//统一将预热的连接还回连接池
for (int i = 0; i < jedisPoolConfig.getMinIdle(); i++) {
    Jedis jedis = null;
    try {
        jedis = minIdleJedisList.get(i);
        //将连接归还回连接池
        jedis.close();
    } catch (Exception e) {
        logger.error(e.getMessage(), e);
    } finally {
    }
}

总之，要根据实际系统的QPS和调用redis客户端的规模整体评估每个节点所使用的连接池大小。

【建议】高并发下建议客户端添加熔断功能(例如sentinel、hystrix)

【推荐】设置合理的密码，如有必要可以使用SSL加密访问

【建议】

Redis对于过期键有三种清除策略：

主动清理策略在Redis 4.0 之前一共实现了 6 种内存淘汰策略，在 4.0 之后，又增加了 2 种策略，总共8种：

a) 针对设置了过期时间的key做处理：

b) 针对所有的key做处理：

c) 不处理：

LRU 算法（Least Recently Used，最近最少使用）

淘汰很久没被访问过的数据，以 最近一次访问时间作为参考。

LFU 算法（Least Frequently Used，最不经常使用）

淘汰最近一段时间被访问次数最少的数据，以 次数作为参考。

当存在热点数据时，LRU的效率很好，但偶发性的、周期性的批量操作会导致LRU命中率急剧下降，缓存污染情况比较严重。这时使用LFU可能更好点。

根据自身业务类型，配置好maxmemory-policy(默认是noeviction)，推荐使用volatile-lru。如果不设置最大内存，当 Redis 内存超出物理内存限制时，内存的数据会开始和磁盘产生频繁的交换 (swap)，会让 Redis 的性能急剧下降。

当Redis运行在主从模式时，只有主结点才会执行过期删除策略，然后把删除操作”del key”同步到从结点删除数据。

四、系统内核参数优化

vm.swapiness

swap对于操作系统来说比较重要，当物理内存不足时，可以将一部分内存页进行swap到硬盘上，以解燃眉之急。但世界上没有免费午餐，swap空间由硬盘提供，对于需要高并发、高吞吐的应用来说，磁盘IO通常会成为系统瓶颈。在Linux中，并不是要等到所有物理内存都使用完才会使用到swap，系统参数swppiness会决定操作系统使用swap的倾向程度。swappiness的取值范围是0~100，swappiness的值越大，说明操作系统可能使用swap的概率越高，swappiness值越低，表示操作系统更加倾向于使用物理内存。swappiness的取值越大，说明操作系统可能使用swap的概率越高，越低则越倾向于使用物理内存。

如果linux内核版本

Original: https://www.cnblogs.com/daheww/p/16833295.html
Author: daheww
Title: Redis开发规范与性能优化