Redis鍵值設計使用的方法是什麼

Redis使用中不規範的現象

• #Redis 儲存的key命名不規範，比較隨意；

• Redis 當成儲存庫使用，有資料遺失風險，且無重新載入方案；

• Redis 快取key，未設定過期時間， 快取低頻資料佔用大量內存，進而導致服務崩潰；

• Redis 快取大量big key, 應用取得時會佔用大量網路頻寬，刪除也容易造成阻塞；

• #Redis 用戶端使用不當，導致其它客戶端連接timeout, 原因可能客戶端密碼錯誤，且沒有使用連接池，大量連接重試導致系統連接埠資源耗光；

• ##Redis 用戶端命令使用不當，導致大量的慢查詢，影響其它應用業務，例如在業務高峰期時使用keys* 或flushall 這樣的命令；

Redis 使用業務場景推薦與建議

• 高並發場景：熱點資料緩存，可提升系統整體反應速度，降低資料庫IO壓力；

##限時場景：利用Redis expire指令設定session過期與續期、手機驗證碼等；
#使用Redis的清單和有序集合資料結構可以實現多種複雜的排行榜應用程式
資料集運算：利用Redis list、set、sorted set，方便進行資料計算， 如交集、並集、差集等；
連續簽到：可以利用redis的bitmap資料結構實現簽到相關的業務；
計數器：利用Redis incr、incrby指令實作api呼叫次數統計，api限流等場景;
分散式鎖定：利用Redis 的setnx 功能來寫分散式的鎖定, 典型開源元件例如redisson;
如何設計出優雅的key

可以這麼說，線上關於redis的效能優化這個問題上，不合理的key的設計經常是引發問題的根因，究其本質，就個人看到的情況來說，大多數同學在對redis使用過程中，對於key的設計幾乎是沒有什麼概念的，因為大多數同學使用的場景就是key/val ，對應的資料結構就是字符串key/字符串val;

#稍微對redis有更深入的了解的同學，在進行存儲時，可能會知道key的設計盡量短一點，中間最好有層次感，最好以： 進行分割......

那麼如何才能設計出比較優雅的key呢？以下結合小編實際使用中的經驗以及踩過的坑，來具體談談；

一、遵循以下幾個最佳實踐約定

遵循基本格式：[業務名稱]:[資料名稱]:[id];
key的長度不超過44位元組；

2. ##不要包含特殊字元；

3. 關於上面幾個建議，這樣做有以下幾點好處：

可讀性強，例如當我們設計這樣的key結構， order:user:10，一眼看過去就知道這是關於用戶訂單相關的key；

• 方便維護管理，不同的應用，或者不同的業務採用不同的前綴，在視覺化客戶端工具或命令列中很方便進行key的查找定位；

• 避免key衝突，避免在使用過程中多個人都用userId這樣的值作為key引發的快取key衝突；

• 使用string類型作為key，底層編碼包含int、embstr和raw三種，可以有效降低記憶體佔用。使用embstr可在記憶體佔用較小的情況下，處理小於44位元組的字串，因為它採用了連續記憶體空間

• ##建議值：

單一key的value小於10KB；

• #對於集合型別的key，建議元素數小於1000；

• #二、盡量避免bigkey

1、什麼是bigkey呢

BigKey通常以Key的大小和Key中成員的數量來綜合判定，例如：

Key本身的資料量過大：一個String類型的Key，它的值為5 MB；

• Key中的成員數過多：一個ZSET類型的Key，它的成員數量為10,000個；

Key中成員的資料量過大：一個Hash類型的Key，它的成員數量雖然只有1,000個但這些成員的Value（值）總大小為100 MB；

#2、BigKey的危害
網絡阻塞

對BigKey執行讀取請求時，少量的QPS就可能導致頻寬使用率被佔滿，導致Redis實例，甚至所在實體機變慢；#### ###########資料傾斜###############BigKey所在的Redis實例記憶體使用率遠超過其他實例，無法讓資料分片的記憶體資源達到均衡；###############Redis阻塞######

• 對元素較多的hash、list、zset等做運算會耗時較舊，使主執行緒被阻塞；

CPU壓力

• 對BigKey的資料序列化和反序列化會導致CPU的使用率飆升，影響Redis實例和本機其它應用；

3、如何發現BigKey

在安裝的機器上執行redis-cli --bigkeys指令

• 利用redis-cli提供的--bigkeys參數，可以遍歷分析所有key，並傳回Key的整體統計資料與每個資料的Top1的big key；

透過scan掃描

• 編寫程序，利用scan掃描Redis中的所有key，利用strlen、hlen等指令判斷key的長度（此處不建議使用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，全面分析記憶體使用情況；

使用網路監控

• #自訂工具，監控進出Redis的網絡數據，超出預警值時主動警告；

三、使用恰當的數據類型

正如上面所說，很多初次使用redis的同學，對於很多業務場景，都是一個key/val的簡單的結構搞定，而不會深入思考這樣做是否合理，或者說這樣做以後會不會引發相關的性能方面的問題；

#對於這個問題，從根本上來說，需要深入了解並掌握redis的常用的資料類型，在這個基礎上，才能針對不同的業務場景，設計出高效的儲存儲存結構資料；

讓我們思考一下，如何緩存使用者物件列表這樣的資料呢？

• 方案1：key為usrId，value為物件的序列化字串，資料結構類似下面這樣； 

優點：訪問方便，簡單粗暴，訪問時只需要做下json和物件的互轉即可；

缺點：資料耦合，不夠靈活，一旦物件新增了字段或刪減了字段，快取重建的成本非常大；

• 方案2：使用一個list結構，快取用戶ID列表，資料結構如下；

#優點：對記憶體的佔用小，操作高效；

缺點：取得到val之後，需要進一步查庫才能得到完整的物件；

方案3：使用hash結構，快取對象，資料如下所示；

#優點：底層使用ziplist，空間佔用小，可以靈活存取對象的任意字段;

缺點：編碼上相對複雜；

Redis 快取在實際應用中的使用建議

• 【建議】對快取進行預熱。在存取數據前，應先對快取進行預熱，避免大量請求直接進入數據儲存層；應根據業務情況劃分合適的冷熱數據，對熱點數據進行預熱。如許可授權訊息，apikey等;

• 【推薦】 搭配使用本機快取。在分散式架構中，雖然本地快取可以提高資料存取的穩定性和速度，但需要謹慎使用以避免引入具有狀態的伺服器節點。避免本地快取過度佔用應用程式伺服器資源，導致應用程式節點崩潰

• 【建議】快取變更策略，應先更新資料庫，再更新快取；

• #【推薦】一次業務呼叫需要存取多次redis服務端，可採用pipleline或其它批次操作方式；

• 【推薦】大List,Set,Hash,儲存的數量龐大。當獲取大量元素時會產生較大的延遲，從而阻塞其他命令的執行。建議將其拆分成多個小的列表、集合或哈希表

使用業務規範

不管是redis，還是其他開發中使用到的中間件，具體到開發使用時，最好都應該提前製定出一套合理的規範，這個規範應該是大多數開發人員認可並在實踐中得到檢驗，且能有效規避一些問題的，一旦指定為規範，應該成為指導內部開發人員日常的規則，這裡提如下幾點：

• Redis 應該定位為快取數據， 不可用於儲存大規模資料（不可替代資料庫）；

• Redis 適合讀多寫少場景，如存在高頻寫入，低頻查詢場景，則不建議使用；

• 在不確定key的存活時間時，最好設定過期時間，控制key 的生命週期；

• 應該考慮冷熱資料分離，對於查詢， 高頻次業務查詢走Redis，低頻查詢考慮走資料庫；

• 程式處理資料時，應該考慮Redis存在資料遺失的風險，因此需要實現從資料庫自動載入並快取遺失的資料到Redis

• #謹慎使用O(N)指令， 如list, set, hash 數據結構操作時， hgetall、lrange、smembers、zrange等並非不能使用，優先考慮使用hscan、sscan、zscan 代替。

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以上是Redis鍵值設計使用的方法是什麼的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！