Redis有哪些開發設計規範值得我們注意的！

redis不是垃圾桶也不是 SUPER MAN，能力和資源都有限，不合理的使用會降低它的健康度，嚴重時甚至會引起redis抖動、阻塞等進而導致服務不可用，每一個使用redis的開發人員都應當掌握規範的開發和使用方法。本文整理出redis開發過程中七個較常出現的使用不合理的場景，並輔以案例進行分析說明。

01

合理使用集合類

某活動需求，每天10點對昨天參加某活動的使用者進行推送提醒。開發人員使用redis儲存每天參加活動的使用者，通過ZRANGEBYSCORE命令獲取目標使用者進行提醒，提醒完後使用ZREMRANGEBYSCORE命令從redis中清除這批使用者。某一天ZRANGEBYSCORE、ZREMRANGEBYSCORE均出現了慢日誌報警，排查發現這一天參加該活動的使用者約有5萬。

分析

案例中使用了redis的sortedset來儲存使用者資訊，其中value是使用者的賬號、score是使用者參加活動的時間，由於ZRANGEBYSCORE和ZREMRANGEBYSCORE命令的時間複雜度是 O(log(N) + M)，其中M是操作的元素個數，N是集合元素總數，本例中當使用者數量為5萬時出現慢日誌。可以通過縮小每次查詢的集合數量，可以將一天分成多段，分批次查詢，比如把查24小時範圍的使用者改為查4小時範圍的使用者，分別查6次處理即可。

Q

如果使用者參加活動的時間很集中，在某一

個時間段（比如晚18點到22點）查出來的

數量還是特別多怎麼辦？

A

可以把粒度分得更細一些比如1小時或者30分鐘，如果確定使用者參加活動集中在某個時間點，可以考慮使用ZSCAN遍歷操作並刪除。另外，對於目標時間範圍有確定的首尾元素時，還可以通過ZRANK命令查出元素的位置，通過 ZRANGE 以及ZREMRANGEBYRANK來進行查詢和刪除操作，這樣每次操作可以控制運算元量，有效避免慢日誌。

小結

使用 sortedset、set、list、hash等集合類的O(N)操作時要評估當前元素個數的規模以及將來的增長規模，對於短期就可能變為大集合的key，要預估O(N)操作的元素數量，避免全量操作，可以使用HSCAN、SSCAN、ZSCAN進行漸進操作。集合元素數量過大在使用過程中會影響redis的實際效能，元素個數建議儘量不要超過5000，元素數量過大可考慮拆分成多個key進行處理。

02

合理設定過期時間

案例1

某投票功能，用於統計今日環比昨日的增長數量，開發人員使用redis儲存每天的投票數，key設計為vote_count_{date}，其中{date}為當天的日期，由於沒有設定過期時間，一年以後產生了360多個key，實際在用的key始終只有2個。

分析

該案例中，每個生成的key在2天以後都不會再使用了，可將key加上過期時間。

案例2

某統計功能，使用者會不定期的匯入一批資料進 redis，每一批資料需要在30分鐘後、1天后、3天后、7天后進行計算統計，統計結果發給使用者。開發人員使用redis的同一個sortedset儲存這些匯入的資料，每天定時任務執行計算任務。由於沒有清理，導致大量結束計算任務的廢棄資料殘留redis。

分析

該案例中，每一批資料都有相應的生命週期，在匯入的第7天執行完最後一次計算任務生命週期結束，由於集合裡的元素不能單獨設定過期時間，可在程式碼邏輯中對最後一次使用這批資料後進行清理操作。

小結

如果key沒有設定超時時間，會導致一直佔用記憶體。對於可以預估使用生命週期的key應當設定合理的過期時間或在最後一次操作時進行清理，避免垃圾資料殘留redis。

03

合理利用批操作命令

案例

某運營需求，需要給使用者生成短鏈，短鏈由短鏈字首+短碼組成，根據短碼找到使用者對應的手機號，開發人員使用redis hash結構儲存短碼到手機號的對映。介面每次會匯入5萬個手機號。

分析

下面是開發人員的三種操作redis方案的虛擬碼

方案1：直接使用redis的HSET逐個設定

for（50000;）

HSET（key,短碼，手機號）

結果：失敗。redis ops飆升，同時介面響應超時

方案2：改用redis的 HMSET一次將所有元素設定到hash中

map<短碼，手機號> 50000個元素

HMSET（key，map）

結果：失敗。出現redis慢日誌

方案3：依然使用 HMSET，只是每次設定500個，迴圈100次

map<短碼，手機號> 500個元素

for(100;)

HMSET（key，map）

結果：成功

對於大量頻繁的hset操作可以使用 HMSET替代減少redis操作次數同時提升處理速度，但是要考慮單次請求操作的數量，避免慢日誌。

小結

在redis使用過程中，要正視網路往返時間，合理利用批量操作命令，減少通訊時延和redis訪問頻次。redis為了減少大量小資料CMD操作的網路通訊時間開銷 RTT (Round Trip Time)，支援多種批操作技術：

MSET/HMSET等都支援一次輸入多個key，LPUSH/RPUSH/SADD等命令都支援一次輸入多個value,也要注意每次運算元量不要過多,建議控制在500個以內；

PipeLining 模式 可以一次輸入多個指令。redis提供一個 pipeline 的管道操作模式，將多個指令彙總到佇列中批量執行，可以減少tcp互動產生的時間，一般情況下能夠有10%~30%不等的效能提升；

更快的是Lua Script模式，還可以包含邏輯。redis內嵌了 lua 解析器，可以執行lua 指令碼，指令碼可以通過eval等命令直接執行，也可以使用script load等方式上傳到伺服器端的script cache中重複使用。

04

減少不必要的請求

案例

某業務系統，當使用者進入某個頁面時會同時請求多個介面，每個介面都會校驗使用者狀態是否有效，使用者狀態存在redis裡並設定有過期時間，對於key未過期但是過期時間大於指定閾值的，需要重新設定有效時間，否則需要使用del命令刪除掉。但是部分key由於過期其實已經不存在了，所以出現部分無效del命令。使用者越多，就會有越多的無效命令。

分析

ttl命令對於key不存在的情況會返回-2，若key不存在則不需要再呼叫del命令，可減少無效請求。

小結

redis的所有請求對於不存在的key都會有輸出返回，合理利用返回值處理，避免不必要的請求，提升業務吞吐量。

05

避免value設定過大

案例

某開發人員將一個商品集合資訊序列化後用redis的字串型別儲存，使用的時候再反序列化成物件列表使用，大小超過1MB，在網路傳輸的時候由於資料比較大會觸發拆包，會降低redis的吞吐量。

分析

數量比較多時可以考慮改用hash結構儲存，每一個field是商品id,value是該商品物件，如果數量較大可使用hscan獲取。

小結

String型別儘量控制在10KB以內。雖然redis對單個key可以快取的物件長度能夠支援的很大，但是實際使用場合一定要合理拆分過大的快取項，1k 基本是redis效能的一個拐點。當快取項超過10k、100k、1m效能下降會特別明顯。關於吞吐量與資料大小的關係可見下面官方網站提供的示意圖。

 

吞吐量與資料大小的關係

在區域網環境下只要傳輸的包不超過一個 MTU（乙太網下大約 1500 bytes），那麼對於 10、100、1000 bytes不同包大小的處理吞吐能力實際結果差不多。

06

設計規範的key名

可讀性

以業務名為字首，用冒號分隔，可使用業務名：子業務名：id的結構命名，子業務下多單詞可再用下劃線分隔

舉例：活動系統-人拉人紅包活動-id，可命名為 ACTIVITY:INVITE_REDPACKET:001

簡潔性

保證語義的前提下，控制key的長度，當key較多時，記憶體佔用也不容忽視

不包含轉義字元

不包含空格、換行、單雙引號以及其他轉義字元

07

留心禁用命令

keys、monitor、flushall、flushdb應當通過redis的rename機制禁掉命令，若沒有禁用，開發人員要謹慎使用。其中flushall、flushdb會清空redis資料；keys命令可能會引起慢日誌；monitor命令在開啟的情況下會降低redis的吞吐量，根據壓測結果大概會降低redis50%的吞吐量，越多客戶端開啟該命令，吞吐量下降會越多。

keys和monitor在一些必要的情況下還是有助於排查線上問題的，建議可在重新命名後在必要情況下由redis相關負責人員在redis備機使用，monitor命令可藉助redis-faina等指令碼工具進行輔助分析，能更快排查線上ops飆升等問題。

  總      結  

本文整理出的幾點redis開發規範主要是涉及redis客戶端的使用部分，每個開發人員在使用redis開發過程中幾乎都會涉及到上述提到的幾個問題，需要多多留心，提高程式碼質量，提升redis的健康度。

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