Redis开发规范与性能优化

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

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big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:

setuser:1:name tom
setuser:1:age 19
setuser: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

1.【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。

2.【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。

3.【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。

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。

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。

5.【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

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:

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

JedisPoolConfig jedisPoolConfig=new JedisPoolConfig();
jedisPoolConfig.setMaxTotal(5);
jedisPoolConfig.setMaxIdle(2);
jedisPoolConfig.setTestOnBorrow(true);
JedisPooljedisPool=newJedisPool(jedisPoolConfig,"192.168.0.60",6379,3000,null); 
Jedisjedis=null;
 try{
 jedis = jedisPool.getResource();
 //具体的命令
 jedis.executeCommand()
 }catch(Exceptione){
 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:

 
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<Jedis> minIdleJedisList=new ArrayList<Jedis>(jedisPoolConfig.getMinIdle());
for(inti=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(inti=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。

 

3.【建议】

高并发下建议客户端添加熔断功能(例如sentinel、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.【建议】

Redis对于过期键有三种清除策略:
   1. 被动删除:当读/写一个已经过期的key时，会触发惰性删除策略，直接删除掉这个过期 key
   2. 主动删除:由于惰性删除策略无法保证冷数据被及时删掉，所以Redis会定期主动淘汰一 批已过期的key
   3. 当前已用内存超过maxmemory限定时，触发主动清理策略

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:

    1. volatile-ttl:在筛选时，会针对设置了过期时间的键值对，根据过期时间的先后进行删 除，越早过期的越先被删除。
    2. volatile-random:就像它的名称一样，在设置了过期时间的键值对中，进行随机删除。
    3. volatile-lru:会使用 LRU 算法筛选设置了过期时间的键值对删除。

    4. volatile-lfu:会使用 LFU 算法筛选设置了过期时间的键值对删除。

b) 针对所有的key做处理:

    5. allkeys-random:从所有键值对中随机选择并删除数据。
    6. allkeys-lru:使用 LRU 算法在所有数据中进行筛选删除。
    7. allkeys-lfu:使用 LFU 算法在所有数据中进行筛选删除。

c) 不处理:

    8. 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。

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<3.5，那么swapiness设置为0，这样系统宁愿swap也不会oom killer(杀掉 进程)
如果linux内核版本>=3.5，那么swapiness设置为1，这样系统宁愿swap也不会oom killer
一般需要保证redis不会被kill掉:

cat/proc/version#查看linux内核版本
echo1>/proc/sys/vm/swappiness
echovm.swapiness=1>>/etc/sysctl.conf

PS:OOM killer 机制是指Linux操作系统发现可用内存不足时，强制杀死一些用户进程(非内核 进程)，来保证系统有足够的可用内存进行分配。

vm.overcommit_memory(默认0)
0:表示内核将检查是否有足够的可用物理内存(实际不一定用满)供应用进程使用;如果有足够的 可用物理内存，内存申请允许;否则，内存申请失败，并把错误返回给应用进程
1:表示内核允许分配所有的物理内存，而不管当前的内存状态如何 如果是0的话，可能导致类似fork等操作执行失败，申请不到足够的内存空间
Redis建议把这个值设置为1，就是为了让fork操作能够在低内存下也执行成功。

cat /proc/sys/vm/overcommit_memory
echo "vm.overcommit_memory=1" >> /etc/sysctl.conf 
sysctl vm.overcommit_memory=1

合理设置文件句柄数
操作系统进程试图打开一个文件(或者叫句柄)，但是现在进程打开的句柄数已经达到了上限，继 续打开会报错:“Too many open files”

ulimit‐a#查看系统文件句柄数，看openfiles那项 
ulimit‐n65535#设置系统文件句柄数

慢查询日志:slowlog

 

Redis慢日志命令说明:
configgetslow*#查询有关慢日志的配置信息
configsetslowlog‐log‐slower‐than20000#设置慢日志使时间阈值,单位微秒，此处为20毫秒，即超过20 毫秒的操作都会记录下来，生产环境建议设置1000，也就是1ms，这样理论上redis并发至少达到1000，如果要求单 机并发达到1万以上，这个值可以设置为100
configsetslowlog‐max‐len1024#设置慢日志记录保存数量，如果保存数量已满，会删除最早的记录，最新 的记录追加进来。记录慢查询日志时Redis会对长命令做截断操作，并不会占用大量内存，建议设置稍大些，防止丢 失日志
configrewrite#将服务器当前所使用的配置保存到redis.conf 6 slowloglen#获取慢查询日志列表的当前长度
slowlogget5#获取最新的5条慢查询日志。慢查询日志由四个属性组成:标识ID，发生时间戳，命令耗时，执 行命令和参数
slowlogreset#重置慢查询日志