零、Redis不是什么
- Redis 不是Big Data，数据都在内存中，无法以T为单位
- Redis 不支持Ad-Hoc Query，提供的只是数据结构的API，没有SQL一样的查询能力
- Redis 的水平扩展能力总是有限的，即使我们使用了很不错的集群模式，在必要时，仍然需要选择其他更合适的kv
一、键值设计
1. key名设计
-
(1)【建议】: 可读性和可管理性
以业务名(或数据库名)为前缀(防止key冲突)，用冒号分隔，比如业务名:表名:id
很多client都默认支持按照冒号做groupby，这也是redis实现分片的默认策略，对负载友好
-
```
ugc:video:1
保证语义的前提下，控制key的长度，当key较多时，内存占用也不容忽视，例如：
-
```
user:{uid}:friends:messages:{mid} 简化为 u:{uid}:fr:m:{mid}。
理论上只应该包含，字母、数字、下划线与括号
反例：包含空格、换行、单双引号以及其他转义字符
2. value设计
-
(1)【强制】：拒绝bigkey(防止网卡流量、慢查询)
string类型控制在10KB以内，hash、list、set、zset元素个数不要超过5000。
（10K开始，出现明显的网络性能拐点）
反例：一个包含200万个元素的list。
非字符串的bigkey，不要使用del删除，使用~~~~hscan、sscan、zscan~~~~方式渐进式删除，同时要注意防止bigkey过期时间自动删除问题(例如一个200万的zset设置1小时过期，会触发del操作，造成阻塞，而且该操作不会不出现在慢查询中(latency可查))
目前公司redis不支持 xscan 系列的命令，替代方式是：
- zset使用zremrangebyrank分批删除
- list使用ltirm
- hash&set使用脚本扫出来具体的key，通过hdel和srem删除
-
(2)【推荐】：选择适合的数据类型。
例如：实体类型(要合理控制和使用数据结构内存编码优化配置,例如ziplist，但也要注意节省内存和性能之间的平衡)
反例：
set user:1:name tomset user:1:age 19set user:1:favor football
正例:
```
hmset user:1 name tom age 19 favor football
建议使用expire设置过期时间(条件允许可以打散过期时间，防止集中过期)，不过期的数据重点关注idletime。
# 二、命令使用
## 1.【推荐】 O(N)命令关注N的数量
例如hgetall、lrange、smembers、zrange、sinter等并非不能使用，但是需要明确N的值。有遍历的需求可以使用hscan、sscan、zscan代替。
我们以List类型为例，LINDEX、LREM等命令的时间复杂度就是O(n)。也就是说，随着List中元素数量越来越多，这些命令的性能越来越差。而Redis又是单线程的，如果出现一个慢命令，会导致在这个命令之后执行的命令耗时也会增长，这是使用Redis的大忌。
（事实上这也是JDK8为什么要对HashMap进行链条冲突优化：当entry数量不少于64时，如果冲突链表长度达到8，就会将其转成红黑树。因为链表长度越长，性能会越来越差。）
## 2.【推荐】禁用命令
禁止线上使用keys、flushall、flushdb等，通过redis的rename机制禁掉命令，或者使用scan的方式渐进式处理。目前公司redis已默认禁用。
## 3.【推荐】合理使用select
redis的多数据库较弱，使用数字进行区分，很多客户端支持较差，同时多业务用多数据库实际还是单线程处理，会有干扰。
## 4.【推荐】使用批量操作提高效率
多数常规情况下，pipeline比mget的效率天然要好
- 主要原因：对代理层负载友好。
- mget在proxy层会做拆包解包，pipeline不需要 直接转发
但要注意控制一次批量操作的**元素个数**(例如500以内，实际也和元素字节数有关)。
注意两者不同：
## ```
1. 原生(mget/mset)是原子操作，pipeline是非原子操作。 2. pipeline可以打包不同的命令，原生做不到 3. pipeline需要客户端和服务端同时支持。
```5.【建议】Redis事务功能较弱，不建议过多使用
Redis的事务功能较弱(不支持回滚)，而且集群版本(自研和官方)要求一次事务操作的key必须在一个slot上(可以使用hashtag功能解决)
## 6.【建议】Redis集群版本在使用Lua上有特殊要求：
- 所有key都应该由 KEYS 数组来传递，redis.call/pcall 里面调用的redis命令，key的位置，必须是KEYS array, 否则直接返回error，"-ERR bad lua script for redis cluster, all the keys that the script uses should be passed using the KEYS array"
- 所有key，必须在1个slot上，否则直接返回error, "-ERR eval/evalsha command keys must in same slot"
- Script一旦执行则不容易中断，中断了也会有不可知后果，因此最好在开发环境充分测试了再上线
## 7.【建议】必要情况下使用monitor命令时，要注意不要长时间使用。
monitor可以显示Server收到的所有指令，主要用于debug，比较影响性能，遇到问题时酌情使用
# 三、客户端使用
## 1.【推荐】不混用实例
避免多个应用使用一个Redis实例
正例：不相干的业务拆分，公共数据做服务化。
## 2.【推荐】使用连接池
使用带有连接池的数据库，可以有效控制连接，同时提高效率
## 3.【建议】高并发熔断
高并发下建议客户端添加熔断功能（cloud上配置）
## 4.【推荐】PSM鉴权
核心数据配置鉴权，防止不明PSM的访问
## 5.【建议】淘汰策略选择
根据自身业务类型，选好maxmemory-policy(最大内存淘汰策略)，设置好过期时间。
默认策略是volatile-lru，即超过最大内存后，在过期键中使用lru算法进行key的剔除，保证不过期数据不被删除，但是可能会出现OOM问题。
##### 其他策略如下：
- allkeys-lru：根据LRU算法删除键，不管数据有没有设置超时属性，直到腾出足够空间为止。
- allkeys-random：随机删除所有键，直到腾出足够空间为止。
- volatile-random:随机删除过期键，直到腾出足够空间为止。
- volatile-ttl：根据键值对象的ttl属性，删除最近将要过期数据。如果没有，回退到noeviction策略。
- noeviction：不会剔除任何数据，拒绝所有写入操作并返回客户端错误信息"(error) OOM command not allowed when used memory"，此时Redis只响应读操作。
