使用场景

序号	场景	例	推荐数据类型
1	共享数据	银行交易的token,5分钟更新一次	String
2	自增流水号	代替原oracle的sequence	String
3	计数器	访问量。INCR	String
4	session缓存	登录用户session信息	Hash
5	排行榜	top排名	Sorted Set
6	分布式锁		String
7	过载保护	流控	String
8	缓存热数据	kv数据字典	String,Hash...
9	短期临时数据	短信验证码，黑白名单	String,Hash...
10	秒杀系统		String,Hash...

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• 共享数据
  常见于大型分布式系统的场景。如多个银行前置程序共享一个银行交易token，交易token每5分钟需要更新一次。如下图：当前银行交易token为1234...

banktoken.png

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• 自增流水

基于redis的单线程特征，生成自增流水号，代替原oracle的sequence。命令：INCR。

正例：32位流水号生成规则。yyyymmddhhmmssSSS+5位随机数+10位redis自增流水号-->20180417175634239501290000000001

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• 分布式锁

1. SETNX key val
   当且仅当key不存在时，set一个key为val的字符串，返回1；若key存在，则什么都不做，返回0。

2. expire key timeout
   为key设置一个超时时间，单位为second，超过这个时间锁会自动释放，避免死锁。

3. delete key
   删除key

-- 获取锁的时候，使用setnx加锁，并使用expire命令为锁添加一个超时时间，超过该时间则自动释放锁，锁的value值为一个随机生成的UUID，通过此在释放锁的时候进行判断。

--获取锁的时候还设置一个获取的超时时间，若超过这个时间则放弃获取锁。

--释放锁的时候，通过UUID判断是不是该锁，若是该锁，则执行delete进行锁释放。

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• 过载保护

1. 调用前，incr指定key，自增后返回key当前值，判断当前值是否为1，为1则设置过期时间，不为1则判断当前值是否大于设置阈值，大于则拒绝。

2. 调用完成后，decr指定key。

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• 缓存热数据

热点数据（经常会被查询，但是不经常被修改或者删除的数据）。如：银行字典，城市列表，卡bin数据。

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• 秒杀系统

基于redis的单线程特征，防止超发现象和数据库访问量激增。秒杀期间，在redis内处理商品数量逻辑，后期再与数据库同步。

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部署策略

• 为了减少Redis集群故障影响扩大化，建议每个业务领域（或组织）使用独立的redis集群。

• 由专职的运维组织统一管理各领域的redis集群。

• redis集群服务端禁止keys，flushall、flushdb命令。

开发规约

键值设计

1.key名设计

1）【建议】: 可读性和可管理性

以{系统简称}:{子系统简称}:{word1}:{…}{wordN}为前缀(防止key冲突)，用冒号分隔。

正例：groupmall:order:123

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。

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：

set user:1:name tomset user:1:age 19set user:1:favor football

正例:

hmset user:1 name tom age 19 favor football

3）【强制】：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。

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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)【强制】：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)【强制】禁止使用Redis事务

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 arrayrn"

• 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 slotrn"

7)【建议】必要情况下使用monitor命令时，要注意不要长时间使用。

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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，标准使用方式。

3)【建议】

高并发下建议客户端添加熔断功能。

4)【强制】

必须设置访问密码

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。

• 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。

参考资料：阿里redis开发规范