代码实测：给redis中的key取一个正确的名字多么重要

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作者：Java架构设计

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redis对写入的key长度有限制吗？

太长的key对性能有影响吗？

key越长对性能影响越大？

如何评估键长度对性能的影响？

talk is cheap, show me the code!

今天我们一起用代码来验证一下key的长度对redis读取key的性能影响。

网络环境：本地

内存：8G

redis版本：redis-5.0.7

实验代码如下，读写1000次长度为16、128、512、1024、2048、4096、9012、20000、100000长度的key获取执行的总时长：

随机生成指定长度的字符串方法如下：

运行main方法三次，数据表现基本一致，下图是运行输出的三组数据：

第一组测试数据

第二组测试数据

第三组测试数据

根据上面三组数据生成的柱状图如下：

当key的长度不超过1024即1kb的长度的时候，基本上对性能不造成影响，但是一旦超过1024长度，随着key长度的增加，耗时也会随之增加。

所以，key长度对redis读写性能的影响是当key长度超过1024字节！因此我们在实际开发过程中可以根据自己的key长度预估对redis是否存在性能影响。

在实际业务开发中，基本上大家的key不会超过1024字节，因此可以在命名的时候，尽量取一些能见名知义的key，不必刻意为了缩短key长度而降低key的可读性。

当有这种key就必须特别长的时候，或者不确定是否超过1024字节，我们可以对key做一次hash后取哈希值作为redis的key，这样就可以大幅提高redis的性能了。这里推荐大家使用Murmurhash算法，算法详情见我的文章：MurmurHash算法及应用场景

redis官网对key的描述有如下的一些规则

• 非常长的key是不推荐的。一个1024 bytes是一个非常坏的注意，不仅仅是因为内存浪费，更是因为在数据集中搜索对比的时候需要耗费更多的成本。当要处理的是匹配一个非常大的值，从内存和带宽的角度来看，使用这个值的hash值是更好的办法（比如使用SHA1）。

• 特别短的key通常也是不推荐的。在写像u100flw这样的键的时候，有一个小小的要点，我们可以用user:1000:followers代替。可读性更好，对于key对象和value对象增加的空间占用与此相比来说倒是次要的。当短的key可以很明显减少空间占用的时候，你的工作就是找到正确的平衡。

• 尝试去固定一个schema。比如object-type:id是一个好主意，-和.通常用于多个字符的域，就像comment:1234:reply.to，或者comment:1234:reply-to。

• 最大的key允许512MB。

redis的一些开发规范

key命名设计

(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

(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：U_O_P_HS:#userId代表用户已经购买的商品Id的hash存储

(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

value设计

(1)【强制】：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。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

(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

(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)，不过期的数据重点关注idletime。

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】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)。

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