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Redis 键值设计使用总结

前言

对redis的使用,想必做过后端开发的同学都不陌生,redis为key/value非关系型数据库,使用起来简单高效,支持的数据类型也比较丰富,几乎在日常开发中没有不涉及的;

但如果对redis使用比较深入的话,还需要综合考虑多方面的因素,比如使用redis时如何兼具高效与性能,如何设计合理的key以达到存取时最高效等等,这都是应该考虑的,下面结合redis中一个比较简单但也容易的问题,关于redis的键值设计做一个全面的探讨;

Redis使用中不规范的现象

  • Redis 存储的key命名不规范,比较随意;
  • Redis 被当成存储库使用,存在数据丢失风险,且无重新加载方案;
  • Redis 缓存key,未设置过期时间, 缓存低频数据占用大量内存, 进而导致服务崩溃;
  • Redis 缓存大量big key, 应用获取时会占用大量网络带宽,删除也容易造成阻塞;
  • Redis 客户端使用不当,导致其它客户端连接timeout, 原因可能客户端密码错误,且没有使用连接池,大量连接重试导致系统端口资源耗光;
  • Redis 客户端命令使用不当,导致大量的慢查询,影响其它应用业务,比如在业务高峰期时使用 keys* 或flushall 这样的命令;

Redis 使用业务场景推荐与建议

  • 高并发场景:热点数据缓存, 可提升系统整体响应速度,降低数据库IO压力 ;
  • 限时场景:利用Redis expire命令设置session过期和续期、手机验证码等;
  • 排行榜: 利用Redis list 和 sorted sets 数据结构能实现各种复杂的排行榜应用;
  • 数据集合操作:利用Redis list、set、sorted set, 方便进行数据计算, 如交集、并集、差集等;
  • 连续签到:可以利用redis的bitmap数据结构实现签到相关的业务;
  • 计数器:利用Redis incr、incrby命令实现api调用次数统计, api限流等场景;
  • 分布式锁:利用 Redis 的 setnx 功能来编写分布式的锁, 典型开源组件比如redisson;

如何设计出优雅的key

可以这么说,线上关于redis的性能优化这个问题上,不合理的key的设计经常是引发问题的根因,究其本质,就个人看到的情况来说,大多数同学在对redis使用过程中,对于key的设计几乎是没有什么概念的,因为大多数同学使用的场景就是 key/val ,对应的数据结构就是 字符串key/字符串val;

稍微对redis有更深入的了解的同学,在进行存储时,可能会知道 key的设计尽量短一点,中间最好有层次感,最好以 : 进行分割 ......

那么如何才能设计出比较优雅的key呢?下面结合小编实际使用中的经验以及踩过的坑,来具体谈谈;

一、遵循如下几个最佳实践约定

  1. 遵循基本格式:[业务名称]:[数据名]:[id];
  2. key的长度不超过44字节;
  3. 不要包含特殊字符;

关于上面几条建议,这样做有如下几点好处:

  • 可读性强,比如当我们设计这样的key结构, order:user:10,一眼看过去就知道这是关于用户订单相关的key;
  • 方便维护管理,不同的应用,或者不同的业务采用不同的前缀,在可视化客户端工具或者命令行中很方便进行key的查找定位;
  • 避免key冲突,避免在使用过程中多个人都用userId这样的值作为key引发的缓存key冲突;
  • 更节省内存: key是string类型,底层编码包含int、embstr和raw三种。embstr在小于44字节使用,采用连续内存空间,内存占用更小;

推荐值:

  • 单个key的value小于10KB;
  • 对于集合类型的key,建议元素数量小于1000;

二、尽量避免bigkey

1、什么是bigkey呢

BigKey通常以Key的大小和Key中成员的数量来综合判定,例如:

  • Key本身的数据量过大:一个String类型的Key,它的值为5 MB;
  • Key中的成员数过多:一个ZSET类型的Key,它的成员数量为10,000个;
  • Key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1,000个但这些成员的Value(值)总大小为100 MB;

2、BigKey的危害

网络阻塞

  • 对BigKey执行读请求时,少量的QPS就可能导致带宽使用率被占满,导致Redis实例,乃至所在物理机变慢;

数据倾斜

  • BigKey所在的Redis实例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均衡;

Redis阻塞

  • 对元素较多的hash、list、zset等做运算会耗时较旧,使主线程被阻塞;

CPU压力

  • 对BigKey的数据序列化和反序列化会导致CPU的使用率飙升,影响Redis实例和本机其它应用;

3、如何发现BigKey

在安装的机器上执行 redis-cli --bigkeys命令

  • 利用redis-cli提供的--bigkeys参数,可以遍历分析所有key,并返回Key的整体统计信息与每个数据的Top1的big key;

通过scan扫描

  • 编写程序,利用scan扫描Redis中的所有key,利用strlen、hlen等命令判断key的长度(此处不建议使用MEMORY USAGE);

使用第三方工具

  • 利用第三方工具,如 Redis-Rdb-Tools 分析RDB快照文件,全面分析内存使用情况;

使用网络监控

  • 自定义工具,监控进出Redis的网络数据,超出预警值时主动告警;

三、使用恰当的数据类型

正如上面所说,很多初次使用redis的同学,对于很多业务场景,都是一个key/val的简单的结构搞定,而不会深入思考这样做是否合理,或者说这样做以后会不会引发相关的性能方面的问题;

对于这个问题,从根本上来说,需要深入了解并掌握redis的常用的数据类型,在这个基础上,才能针对不同的业务场景,设计出高效的存储存储结构数据;

让我们思考一下,如何缓存用户对象列表这样的数据呢?

  • 方案1:key为usrId,value为对象的序列化字符串,数据结构类似下面这样;

优点:存取方便,简单粗暴,存取时只需要做下json和对象的互转即可;

缺点:数据耦合,不够灵活,一旦对象新增了字段或删减了字段,缓存重建的成本非常大;

  • 方案2:使用一个list结构,缓存用户ID列表,数据结构如下;

优点:对内存的占用小,操作高效;

缺点:获取到val之后,需要进一步查库才能得到完整的对象;

方案3:使用hash结构,缓存对象,数据如下所示;

优点:底层使用ziplist,空间占用小,可以灵活访问对象的任意字段;

缺点:编码上相对复杂;

Redis 缓存在实际应用中的使用建议

  • 【推荐】对缓存进行预热。在访问数据前,应先对缓存进行预热,避免大量请求直接进入数据存储层;应根据业务情况划分合适的冷热数据,对热点数据进行预热。如许可授权信息, apikey等;
  • 【推荐】配合使用本地缓存。使用本地缓存能更稳定、更快速地访问到数据,但在分布式架构下,要慎用本地缓存,避免造成服务器节点带状态。同时由于本地缓存直接占用应用服务器的资源,要避免过度占用资源导致应用节点崩溃;
  • 【推荐】缓存变更策略,应先更新数据库,再更新缓存;
  • 【推荐】一次业务调用需要访问多次redis服务端,可采用pipleline或其它批量操作方式;
  • 【推荐】大List,Set,Hash,存储的数量巨大。获得大量元素时延迟较大阻塞其他命令.建议切割成多个小的list,set,hash;

使用业务规范

不管是redis,还是其他开发中使用到的中间件,具体到开发使用时,最好都应该提前制定出一套合理的规范,这个规范应该是大多数开发人员认可并在实践中得到检验,且能有效规避一些问题的,一旦指定为规范,应该成为指导内部开发人员日常的规则,这里提如下几点:

  • Redis 应该定位为缓存数据, 不可用于存储大规模数据(不可替代数据库);
  • Redis 适合读多写少场景,如存在高频写入,低频查询场景,则不推荐使用;
  • 在不确定key的存活时间时,最好设置过期时间,控制 key 的生命周期;
  • 应该考虑冷热数据分离,对于查询, 高频次业务查询走Redis,低频查询考虑走数据库;
  • Redis 有数据丢失风险,程序处理数据时,应该考虑数据丢失后能自动从数据库加载并缓存到Redis;
  • 谨慎使用O(N)命令, 如list, set, hash 数据结构操作时, hgetall、lrange、smembers、zrange等并非不能使用,优先考虑使用 hscan、sscan、zscan 代替。

本文转载自: https://blog.csdn.net/congge_study/article/details/126572940
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