阿里云的redis规范 _redis

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

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(2)【建议】：简洁性
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：

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(3)【强制】：不要包含特殊字符
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 。
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))，查找方法和删除方法
(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：

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正例:

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(3)【推荐】：控制key的生命周期，redis不是垃圾桶。
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。
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。
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
原生命令：例如mget、mset 。
非原生命令：可以使用pipeline提高效率。
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：

原生是原子操作，pipeline是非原子操作。
pipeline可以打包不同的命令，原生做不到
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：
1.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"2.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" 7.【建议】必要情况下使用monitor命令时，要注意不要长时间使用。
三、客户端使用1.【推荐】
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】
高并发下建议客户端添加熔断功能(例如netflix hystrix)
4.【推荐】
设置合理的密码，如有必要可以使用SSL加密访问（阿里云Redis支持）
5.【建议】
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。