Redis：性能优化之Redis使用的规范

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关于作者，目前在蚂蚁金服搬砖任职，在支付宝营销投放领域工作了多年，目前在专注于内存数据库相关的应用学习，如果你有任何技术交流或大厂内推及面试咨询，都可以从我的个人博客（https://0522-isniceday.top/）联系我

1.键值对使用规范

1.1.key的命名规范

• 按照业务用于区分key，使用冒号进行分割

  这样能够将相同的业务key放到一个db，减少切换db的开销

  规范的命令有利于key的匹配，keys命令。例如客户端缓存的key的监控、scan等操作

• 控制key的长度

  redis中key也是字符串存储，因此也是使用SDS进行存储，因此控制key的长度有利于节省内存空间
  

1.2.规避使用bigkey

Redis针对读写命令的处理是单线程的，因此bigkey的操作会阻塞线程，尤其是针对时间复杂度为O(n)的数据结构进行并交集、全量查询等耗时的操作

bigkey也分为两种：

• 键值对的value本身就很大，例如String本身就有10mb，建议把String的大小控制在10kb（10 * 1024字节，大部分编码格式下，一个中文占用4个字节，字母占用2个字节），如果value确实很大，此时我们可以考虑将数据进行压缩
• 集合类型的元素数量特别多，建议控制在1万个元素个数之下，可通过拆分list的方式

Redis的4种集合类型List、Hash、Set和Sorted Set，在集合元素个数小于一定的阈值时，会使用内存紧凑型的底层数据结构（压缩列表）进行保存，从而节省内存。例如，假设Hash集合的hash-max-ziplist-entries配置项是1000，如果Hash集合元素个数不超过1000，就会使用ziplist保存数据。

1.3.采取高效序列化方法和压缩方法

但是，不同的序列化方法，在序列化速度和数据序列化后的占用内存空间这两个方面，效果是不一样的。比如说，protostuff和kryo这两种序列化方法，就要比Java内置的序列化方法（java-build-in-serializer）效率更高。

此外，业务应用有时会使用字符串形式的XML和JSON格式保存数据。

这样做的好处是，这两种格式的可读性好，便于调试，不同的开发语言都支持这两种格式的解析。

缺点在于，XML和JSON格式的数据占用的内存空间比较大。为了避免数据占用过大的内存空间，我建议使用压缩工具（例如snappy或gzip），把数据压缩后再写入Redis，这样就可以节省内存空间了

1.4.使用整数对象共享池

Redis内部维护了0_{9999这一万个整数对象，并将其作为对象池使用，因此再业务允许的情况下，能用整数就用整数，因为如果使用到了整数，不管有多少键值对，其实真是的引用地址都是一个，这样可以大大的节省空间哟}

但是整数共享池在某些场景不会起作用：

• 使用了设置maxmemory及LRU淘汰策略的情形下，LRU需要统计键值对的使用时间，如果都使用的一个对象，那么就无法统计
• 集合类型采取压缩列表的方式存储，压缩列表本质还是一个数组，数组中都是直接存储元素而不是指针，判断整数对象的共享情况效率低

2.数据保存规范

2.1.使用redis保存热数据

redis保存热数据能够提供高性能的访问，如果写场景比较多的话，也需要将数据同步的开销算进去，还有就是需要考虑

缓存失效导致的缓存击穿，因为尽量将数据不设置过期时间，还有就是可以将同步缓存的操作用分布式锁锁住，这样就不会有大量请求打向数据库了

2.2.不同的业务数据分实例存储

把不同的业务数据放到不同的 Redis 实例中。这样一来，既可以避免单实例的内存使用量过大，也可以避免不同业务的操作相互干扰

2.3.数据保存时，设置过期时间

根据业务的时长，设置合理的过期时间，因为如果不设置过期时间，redis实例内存满了会触发数据淘汰，这个时候会释放内存的操作会阻塞主进程，并且设置过期时间时候尽量避免批量过期的情况

2.4.控制实例的容量

建议设置在2~6GB，实例数据量过大会加大RDB快照的fork的耗时，以及主从实例数据同步的耗时

3.命令使用规范

3.1.线上禁用部分命令

Redis是单线程处理读写命令，如果一些耗时的命令或操作会阻塞主进程，其中包括：

• KEYS:返回匹配key内容的key，这个操作会扫描全局哈希表，严重阻塞redis的主进程，可用SCAN命令进行替代
• FLUSHALL，删除Redis实例上的所有数据，如果数据量很大，会严重阻塞Redis主线程，可以加上ASYNC，让redis后台线程异步删除
• FLUSHDB，删除当前数据库中的数据，如果数据量很大，同样会阻塞Redis主线程，解决方案同FLUSHALL

线上如何禁用呢？管理员用rename-command命令在配置文件中对这个命令重命名，让客户端无法使用

3.2.慎用MONITOR命令

Redis使用MONITOR命令后，会持续监控后续命令的执行情况，这个时候会将执行情况输入到输出缓存区，如果输出缓冲区满了之后就会影响Redis性能及造成redis崩溃

建议不使用MONITOR命令，除非十分需要监测某些命令的执行，可以短时间内使用

3.3.慎用全量操作的命令

对于集合数据类型而言，慎重使用SCAN等操作，因为这些操作会对底层的数据进行全表扫描，如果数据量比较大则会阻塞主线程

解决方案如下：

• 使用SSCAN、HSCAN分批返回集合中的数据
• 将结构数据看是否能够在符合业务的情况下进行拆分，例如根据不同的维度拆分
• 如果使用hash存储的对象的键值信息，并且每次都是全量返回的话，可以使用String的方式进行存储，将value序列化为JSON的形式

4.运维层面

• 建议部署主从集群，并分布在不同机器上，slave 设置为 readonly
• 实例设置最大连接数，防止过多客户端连接导致实例负载过高，影响性能
• 设置合理的 slowlog 阈值，并对其进行监控，slowlog 过多需及时报警
• 设置合理的 repl-backlog，降低主从全量同步的概率，具体的参数设置可看：
• 设置合理的 slave client-output-buffer-limit，避免主从复制中断情况发生（缓冲区溢出）
• 调整 maxmemory 时，注意主从节点的调整顺序，顺序错误会导致主从数据不一致
• 对实例部署监控，采集 INFO 信息时采用长连接，避免频繁的短连接
• 做好实例运行时监控，重点关注 expired_keys、evicted_keys、latest_fork_usec，这些指标短时突增可能会有阻塞风险

强制：表示如果不遵守会给redis带来极大的性能影响

推荐：代表可以直接运用在实践中

建议：结合业务场景考量再决定是否使用