Redis键值设计

优雅的key结构

建议规范

遵循基本格式：[业务名称]:[数据名]:[id]
长度不超过44字节
不包含特殊字符

例如：我们的登录业务，保存用户信息，其key可以设计成如下格式：

设计的好处：

可读性强
避免key冲突
方便管理
更节省内存

拒绝BigKey

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

redis给我们提供了命令判断元素的大小

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

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：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

发现BigKey

① redis-cli —bigkeys

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

1	redis-cli -a 密码 --bigkeys

② scan扫描

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）

scan 命令调用完后每次会返回2个元素，第一个是下一次迭代的光标，第一次光标会设置为0，当最后一次scan 返回的光标等于0时，表示整个scan遍历结束了，第二个返回的是List，一个匹配的key的数组

③ 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
https://github.com/sripathikrishnan/redis-rdb-tools

④ 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
一般阿里云搭建的云服务器就有相关监控页面

如何删除BigKey

BigKey内存占用较多，即便时删除这样的key也需要耗费很长时间，导致Redis主线程阻塞，引发一系列问题。

redis 3.0 及以下版本：如果是集合类型，则遍历BigKey的元素，先逐个删除子元素，最后删除BigKey
Redis 4.0以后：Redis在4.0后提供了异步删除的命令：unlink

恰当的数据类型

栗1：存储一个User对象，我们有三种存储方式：

① json字符串

user:1	{“name”: “Jack”, “age”: 21}

优点：实现简单粗暴

缺点：数据耦合，不够灵活

② 字段打散

user:1:name	Jack
user:1:age	21

优点：可以灵活访问对象任意字段

缺点：占用空间大、没办法做统一控制

③ hash（推荐）

user:1	name	jack
user:1	age	21

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：代码相对复杂

栗2：假如有hash类型的key，其中有100万对field和value，field是自增id，这个key存在什么问题？如何优化？

key	field	value
someKey	id:0	value0
	.....	.....
	id:999999	value999999

存在的问题：

hash的entry数量超过500时，会使用哈希表而不是ZipList，内存占用较多
可以通过hash-max-ziplist-entries配置entry上限。但是如果entry过多就会导致BigKey问题

方案一：拆分为string类型

key	value
id:0	value0
.....	.....
id:999999	value999999

存在的问题：string结构底层没有太多内存优化，内存占用较多，想要批量获取这些数据比较麻烦

方案二：拆分为小的hash，将 id / 100 作为key，将id % 100 作为field，这样每100个元素为一个Hash

key	field	value
key:0	id:00	value0
	.....	.....
	id:99	value99
key:1	id:00	value100
	.....	.....
	id:99	value199
....
key:9999	id:00	value999900
	.....	.....
	id:99	value999999

总结

Key的最佳实践

固定格式：[业务名]:[数据名]:[id]
足够简短：不超过44字节
不包含特殊字符

Value的最佳实践：

合理的拆分数据，拒绝BigKey
选择合适数据结构
Hash结构的entry数量不要超过1000
设置合理的超时时间

批处理优化

Pipeline

客户端与redis服务器交互：单个命令的执行流程

客户端与redis服务器交互：N条命令的执行流程

redis处理指令是很快的，主要花费的时候在于网络传输。于是乎很容易想到将多条指令批量的传输给redis

MSet

Redis提供了很多Mxxx这样的命令，可以实现批量插入数据，例如：

mset
hmset

利用mset批量插入10万条数据

@Test
void testMxx() {
    String[] arr = new String[2000];
    int j;
    long b = System.currentTimeMillis();
    for (int i = 1; i <= 100000; i++) {
        j = (i % 1000) << 1;
        arr[j] = "test:key_" + i;
        arr[j + 1] = "value_" + i;
        if (j == 0) {
            jedis.mset(arr);
        }
    }
    long e = System.currentTimeMillis();
    System.out.println("time: " + (e - b));
}

Pipeline

MSET虽然可以批处理，但是却只能操作部分数据类型，因此如果有对复杂数据类型的批处理需要，建议使用Pipeline

@Test
void testPipeline() {
    // 创建管道
    Pipeline pipeline = jedis.pipelined();
    long b = System.currentTimeMillis();
    for (int i = 1; i <= 100000; i++) {
        // 放入命令到管道
        pipeline.set("test:key_" + i, "value_" + i);
        if (i % 1000 == 0) {
            // 每放入1000条命令，批量执行
            pipeline.sync();
        }
    }
    long e = System.currentTimeMillis();
    System.out.println("time: " + (e - b));
}

集群下的批处理

如MSET或Pipeline这样的批处理需要在一次请求中携带多条命令，而此时如果Redis是一个集群，那批处理命令的多个key必须落在一个插槽中，否则就会导致执行失败。这样的要求其实很难实现，因为我们在批处理时，可能一次要插入很多条数据，这些数据很有可能不会都落在相同的节点上，这就会导致报错，可以找到4种解决方案

服务器端优化

持久化配置

Redis的持久化虽然可以保证数据安全，但也会带来很多额外的开销，因此持久化请遵循下列建议：

用来做缓存的Redis实例尽量不要开启持久化功能
建议关闭RDB持久化功能，使用AOF持久化
利用脚本定期在slave节点做RDB，实现数据备份
设置合理的rewrite阈值，避免频繁的bgrewrite
配置no-appendfsync-on-rewrite = yes，禁止在rewrite期间做aof，避免因AOF引起的阻塞
部署有关建议：
- 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，例如4G或8G。可以加快fork的速度、减少主从同步、数据迁移压力
- 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。例如：数据库、消息队列

慢查询优化

慢查询

概念：在Redis执行时耗时超过某个阈值的命令，称为慢查询。
危害：由于Redis是单线程的，所以当客户端发出指令后，他们都会进入到redis底层的queue来执行，如果此时有一些慢查询的数据，就会导致大量请求阻塞，从而引起报错

指定慢查询的阈值和慢查询日志

slowlog-log-slower-than：慢查询阈值，单位是微秒。默认是10000，建议1000

slowlog-max-len：慢查询日志（本质是一个队列）的长度。默认是128，建议1000

修改这两个配置可以使用：config set命令：

查看慢查询

slowlog len：查询慢查询日志长度
slowlog get [n]：读取n条慢查询日志
slowlog reset：清空慢查询列表

命令及安全配置

Redis会绑定在0.0.0.0:6379，这样将会将Redis服务暴露到公网上，而Redis如果没有做身份认证，会出现严重的安全漏洞.

漏洞出现的核心的原因

Redis未设置密码
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

避免漏洞给出一些建议：

Redis一定要设置密码
禁止线上使用下面命令：keys、flushall、flushdb、config set等命令。可以利用rename-command禁用。
bind：限制网卡，禁止外网网卡访问
开启防火墙
不要使用Root账户启动Redis
尽量不是有默认的端口

Redis内存划分和内存配置

当Redis内存不足时，可能导致Key频繁被删除、响应时间变长、QPS不稳定等问题。当内存使用率达到90%以上时就需要我们警惕，并快速定位到内存占用的原因。

有关碎片问题分析

Redis底层分配并不是这个key有多大，就会分配多大，而是有自己的分配策略，比如8,16,20等等，假定当前key只需要10个字节，此时分配8肯定不够，那么他就会分配16个字节，多出来的6个字节就不能被使用，这就是常说的碎片问题

进程内存问题分析：

这片内存，通常都可以忽略不计

缓冲区内存问题分析：

一般包括客户端缓冲区、AOF缓冲区、复制缓冲区等。客户端缓冲区又包括输入缓冲区和输出缓冲区两种。这部分内存占用波动较大，所以这片内存也是我们需要重点分析的内存问题。

内存占用	说明
数据内存	是Redis最主要的部分，存储Redis的键值信息。主要问题是BigKey问题、内存碎片问题
进程内存	Redis主进程本身运⾏肯定需要占⽤内存，如代码、常量池等等；这部分内存⼤约⼏兆，在⼤多数⽣产环境中与Redis数据占⽤的内存相⽐可以忽略。
缓冲区内存	一般包括客户端缓冲区、AOF缓冲区、复制缓冲区等。客户端缓冲区又包括输入缓冲区和输出缓冲区两种。这部分内存占用波动较大，不当使用BigKey，可能导致内存溢出。

于通过命令可以查看到Redis目前的内存分配状态：

info memory：查看内存分配的情况
memory xxx：查看key的主要占用情况

内存缓冲区常见的有三种：

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replbacklog-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：分为输入缓冲区和输出缓冲区，输入缓冲区最大1G且不能设置。输出缓冲区可以设置

以上复制缓冲区和AOF缓冲区不会有问题，最关键就是客户端缓冲区的问题

客户端缓冲区指的就是我们发送命令时，客户端用来缓存命令的一个缓冲区，也就是我们向redis输入数据的输入端缓冲区和redis向客户端返回数据的响应缓存区，输入缓冲区最大1G且不能设置，所以这一块我们根本不用担心，如果超过了这个空间，redis会直接断开，因为本来此时此刻就代表着redis处理不过来了，需要担心的就是输出端缓冲区