Redis最佳实践
Redis键值设计
优雅的key结构
- 遵循基本格式：[业务名称]:[数据名]:[id] eg:login:user:10
- 长度不超过44字节:key为string类型，底层编码为int，embstr和raw(>44)三种。embstr在小于44字节使用，采用连续内存空间，占用小。
- 不包含特殊字符
拒绝BigKey
BigKey通常以key的大小和key中成员的数量来综合判断，例如：
- key本身的数据量过大：一个string类型的key，它的值为5MB
- key中的成员数过多：一个ZSET类型的key，他的成员数量为10000个
- ke0y中成员的数据量过大：一个Hash类型的key，它的成员数量虽然只有1000个，但value总大小为100MB
扩展：查看key大小：MEMORY USAGE key/value 简单：STRLEN key/LLEN key
推荐：1.单个key的value小于10KB 2.对于集合类型的key，建议元素数量小于1000
BigKey危害
- 网络阻塞：对BigKey执行读，少量QPS就可能导致贷款使用率被占满，导致Redis变慢
- 数据倾斜：BigKey所在的内存使用率远超其他实例，无法使数据分片的内存资源达到平衡
- Redis阻塞：对元素较多的hash，list，zset等做运算会耗时较久，使主线程阻塞
- CPU压力：对BigKey的数据序列化和反序列化会导致CPU飙升，影响Redis实例和本机其他应用。
如何发现BigKey：
- redis-cli --bigkeys：可遍历所有key，返回key整体统计信息与每个数据的Top1的bigkey
- scan扫描：自己编程，利用strlen，hlen等命令判断key长度（不建议用MEMORY USAGE）
- 第三方工具：Reids-Rdb-Tools分析RDB快照文件
- 网络监控：自定义工具，监控进出Reids的网络数据，超出预警值主动警告
如何删除BigKey：
- 小于redis3:集合类型遍历所有key，先逐个删除子元素，最后删除BigKey
- 大于redis4:异步删除命令：unlink
恰当的数据结构
推荐hash按照key打散，底层使用zipList，空间占用小，可灵活访问对象的任意字段，不推荐直接存jsonstring，hash和单个key数据
注意：hash的Entry数量超过500，会使用hash表而不是ZipList，可以调整hash-max-ziplist-entries配置entry上限，设置太大也会BigKey。
总结
key：固定格式，简短，不包含特殊字符
value：合理拆分，不BigKey。合适的数据结构。hash结构entry数量不超过1000。设置合理的超时时间。
批处理优化（如何优雅的处理海量数据）
Pipeline-大数据导入方式
MSET,HSET方式：
N条命令的批处理行：1次网络传输时间+N次Redis执行耗时
注意：不要在一次批处理中传输太多命令，否则单次命令占用带宽过多，会导致网路阻塞。
//按照奇偶数批量插入数据
void test{
String[] arr = new String[2000];
int j;
for(int i = 0; i <= 10000; i++){
j = (i%1000) << 1;
arr[j] = "test:key_" + i;
arr[j + 1] = "value_" + i;
if(j == 0){ //当j=0时表示一组数据（1000）满了
jedis.mset(arr);
}
}
}
缺点：格式固定只能操作基础数据类型，不能扩展复杂数据,建议使用Pipeline
Pipeline：
void testPipeline(){
//创建管道
Pipeline pipeline = jedis.pipelined();
for(int i = 1; i<= 100000; i++){
//放入命令到管道
pipeline.set("test:key_" + i, "value_" + i);
//pipeline.hset("test:key_" + i, "value_" + i);
if(i % 1000 = 0){
//每放入1000条命令，批量执行
pipeline.sync();
}
}
}
总结：
批处理方案：原生M操作。Pipeline批处理
注意事项：批处理时不建议一次携带太多命令。Pipeline的多个命令之间不具备原子性
集群下的批处理
如MSET或Pipeline这样的操作需在一次请求中携带多条命令，而redis是集群那么批处理命令的多个key必须落在一个插槽内，否则就会执行失败。
spring底层采用并行slot，lettuce。springRedisTemplate.opsForValue().multiSet(map);:底层实现异步分区asynslot根据key计算插槽，把插槽一样的放在一个集合。
服务端优化
持久化配置
Redis持久化虽然可以保证数据安全，但会带来额外开销，需遵循以下建议：
- 用来做缓存的Redis实例尽量不要开启持久化
- 建议关闭RDB，使用AOF
- 利用脚本定期在salve节点做RDB，实现数据备份
- 设置合理的rewrite阈值，避免频繁bgrewrite
- 配置no-appendfsync-no-rewrite=yes（追求安全性配置no，性能yes），禁止在rewrite期间做aof，避免AOF引起的阻塞。
部署建议：
- Redis实例的物理机要预留足够内存，应对fork和rewrite
- 单个Redis实例内存上限不要太大，eg：4/8G，可以加快fork的速度，减少主从同步，数据迁移的压力。
- 不要与CPU密集型应用部署在一起。
- 不要与高硬盘负载应用一起部署。eg:数据库，消息队列。
慢查询
在Redis执行时耗时超过某个阈值的命令，成为慢查询。由于Redis单线程，客户端发送指令后会在服务端入队等待执行，超过阈值则报错。
慢查询的阈值配置：slowlog-log-slower-than:慢查询阈值，微秒。默认10000，建议1000
慢查询会被存入日志，日志长度配置：slowlog-max-len：默认128，建议1000
查询慢查询：slowlog get[n]
清空慢查询列表：slowlog reset
命令及安全配置
Redis会绑定在0.0.0.0:6379，这样将会将Redis服务暴露在公网，而redis没做身份认证，会出现严重的安全漏洞。
Redis未授权访问配合SSH key：https://cloud.tencent.com/developer/article/1039000
漏洞原因：
- Redis暴露到公网，且没有密码
- 利用了Redis的config set命令动态修改Redis配置
- 使用了Root账号权限启动Redis
建议:
- 一定要设置密码，开启防火墙，不使用默认端口，不使用root账户启动redis
- 禁止线上使用：keys，flushall，flushdb，config set等命令。可利用rename-command禁用。
- bind：限制网卡，禁止外网网卡访问。
内存配置
当redis内存不足，会导致key频繁被删除，响应时间变长，QPS不稳定。内存占用超过90%就需要注意。
- 数据内存：BigKey，内存碎片 主要
- 进程内存：redis进程占用内存（代码，常量池） 可忽略
- 缓冲区内存:客户端缓冲区（输入，输出），AOF缓冲区，复制缓冲区。 波动大
Redis查看内存分配命令：info memory；memory xxx
内存缓冲区配置：
- 复制缓冲区：主从复制的repl_backlog_buf,如果太小可能导致频繁的全量复制，影响性能。通过repl-backlog-size来设置。默认1mb
- AOF缓冲区：AOF刷盘之前的缓存区域，AOF执行rewrite的缓冲区，无法设置容量上限。
- 客户端缓冲区：分为输入输出缓冲区，输入缓冲区最大1G且不能设置。输出可以。
集群最佳实践
集群还是主从？集群存在一些问题：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-420721.html
- 集群完整性问题-reids默认配置中，如果发现一个插槽不可用，整个集群都会停止。建议设置为false
- 集群带宽问题-集群节点之间会不断的ping来确定集群中其他节点的状态，每次ping都会包含插槽信息集群状态信息
集群节点越多，集群状态信息数据量也越大，10个节点的相关信息可能达到1kb，此时每次集群互通需要的带宽非常高。
解决：
① 避免大集群，最好小于1000
② 避免在单个物理机中运行太多的Redis实例
③ 配置合适的cluster-node-timeout值文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-420721.html
- 数据倾斜问题-bigkey或者批处理时使用相同的hashkey从而导致部分节点负担较重
- 客户端性能问题-节点的选择，读写分离的判断，插槽的判断
- 命令的集群兼容性问题-批处理问题方案
- lua和事务问题-集群下不好保证
注意：单体Redis（主从）已经能达到万级别的QPS，并且也具备很强的高可用特性。如果主从能满足业务需要的情况下，尽量不要搭建Reids集群。
到了这里，关于Redis最佳实践的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
