优化 Redis 的使用策略-原创手记-慕课网

Redis 学习资料整理

想要系统的学习 Redis 的同学，可以阅读下面整理的学习资料。内容非常全面，几乎涵盖了 Redis 的各个特性与使用方法。

Redis Key 的命名策略

Redis 是 K-V 形式的缓存数据库，每一个需要缓存的 Object 都需要唯一的 Key 来标识。但是，我们日常在做开发的时候，经常会出现一个公司或者部门之间共用一个 Redis 集群的情况。所以，这就有可能会造成 Key 冲突，引发数据被覆盖的问题（即使是同一个部门，也可能存在不同的研发人员使用了同名的 Key）。

根据业务名称命名 - 不建议

一个项目中，相似的业务是很常见的，所以，如果不同的研发人员使用了同名的 Key，就会导致系统的 bug。同时，如果不同的项目组在共同使用一个 Redis 集群，也会发生这样的问题。例如：

127.0.0.1:6379> set name qinyi
OK
# 同一个项目中的不同业务使用了同名的 key （不同的研发人员共同开发造成）
127.0.0.1:6379> lpush name qinyi imooc
(error) WRONGTYPE Operation against a key holding the wrong kind of value
127.0.0.1:6379>

在业务名称之前加上项目的名称 - 不建议

这样做可以大概率的避免不同的项目引起的 Key 冲突问题，但是，仍然不能避免同一个项目中的不同业务。例如：

# a、b 两个项目在使用 Redis 时，各自以项目的名称为 Key 的前缀
127.0.0.1:6379> set a-name qinyi
OK
127.0.0.1:6379> set b-name imooc
OK
# 仍不能避免同一个项目中的不同业务使用了同名的 key
127.0.0.1:6379> lpush a-name qinyi imooc
(error) WRONGTYPE Operation against a key holding the wrong kind of value
127.0.0.1:6379>

Key = 项目名称-业务名称-时间戳 - 建议

这种命名 Key 的方式是比较好的，相比于上一种方式，多增加了一个时间戳标识。这里的含义就是与不同的开发人员定义相同时间戳的概率很低很低。具体时间戳的精度可以根据业务的实际情况选择，比如：天、小时等等。例如：

# Key 中添加天级的时间戳来避免 Key 冲突的问题
127.0.0.1:6379> set a-name-20190314 qinyi
OK
127.0.0.1:6379> lpush a-name-20190315 qinyi imooc
(integer) 2
127.0.0.1:6379>

过期时间的设定

在使用 Redis 时，绝大多数情况都需要给 Key 设定过期时间，这个是非常有必要的。原因如下：

作为缓存，加快程序的执行速度。但是缓存的 Object 很可能是会经常变化的，不要长期驻留在 Redis 中
当 Redis 的内存使用超过一个阈值（可以自定义）时，会触发 Redis 的缓存淘汰策略，此时的 LRU 过程是非常慢的。极大的影响 Redis 的性能

所以，在保存 KV 时，最好是设定过期时间。例如：

127.0.0.1:6379> set name qinyi
OK
127.0.0.1:6379> expire name 30
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ttl name
(integer) 25
127.0.0.1:6379>

关于 Redis 设定过期时间（这里包含过期键的删除）需要知道：

Redis 对于设定过期时间的键是怎么保存的
Redis 键的过期删除策略

数据结构的选择

Redis 常用的数据结构一共有五种：string、hash、list、set、zset（sorted set）。可以发现，大多数场景下使用 string 都可以去解决问题。但是，这并不一定是最优的选择。下面，简单说明下它们各自的适用场景：

string：单个的缓存结果，不与其他的 KV 之间有联系
hash：一个 Object 包含有很多属性，且这些属性都需要单独存储。注意：这种情况不要使用 string，因为 string 会占据更多的内存
list：一个 Object 包含很多数据，且这些数据允许重复、要求有顺序性
set：一个 Object 包含很多数据，不要求数据有顺序，但是不允许重复
zset：一个 Object 包含很多数据，且这些数据自身还包含一个权重值，可以利用这个权重值来排序

另外，Redis 还提供了一些特别的数据结构，用于一些特殊的场景。例如：Geo、HyperLogLog

Geo：LBS 相关的应用，可以参考：Redis Geo
HyperLogLog：允许存在误差的基数统计，可以参考：Redis HyperLogLog

持久化机制的选择

Redis 提供了两种持久化机制：RDB 和 AOF。

RDB：在指定的时间间隔内将内存中的数据快照写入磁盘，实际操作过程是 fork 一个子进程，先将数据写入临时文件，写入成功后，再替换之前的文件，用二进制压缩存储
AOF：以日志的形式记录服务器所处理的每一个写、删除操作，查询操作不会记录，以文本的方式记录，可以打开文件看到详细的操作记录

关于这两种持久化方式的优点不做解释，可以根据其实现形式得出结论。下面，分析下它们各自的缺点。

RDB 的缺点

如果你想保证数据的高可用性，即最大限度的避免数据丢失，那么 RDB 将不是一个很好的选择。因为系统一旦在定时持久化之前出现宕机现象，此前没有来得及写入磁盘的数据都将丢失
由于 RDB 是通过 fork 子进程来协助完成数据持久化工作的，因此，如果当数据集较大时，可能会导致整个服务器停止服务几百毫秒，甚至是1秒钟

AOF 的缺点

对于相同数量的数据而言，AOF 文件通常要大于 RDB 文件。RDB 在恢复大数据时的速度比 AOF 的恢复速度要快
由于同步策略的不同，AOF 在运行效率上往往会慢于 RDB

总结：二者选择的标准，就是看系统是愿意牺牲一些性能，换取更高的缓存一致性（AOF），还是愿意写操作频繁的时候，不启用备份来换取更高的性能。

不要使用 Redis 存储单 Key 大数据

这里所说的大数据，不是说不使用 Redis 存储更多的数据，而是说单个 KV 很大的情况。这里最核心的原因是：Redis 是单进程单线程的应用。这种工作方式在操作过程上避免了线程切换的耗时，而且不需要考虑线程安全，无需获取锁、释放锁等操作，是非常简单、直接的。但是：

Redis 的单线程工作机制，无法用多核并行处理。如果遇到 IO 量大的操作，出现等待 IO 的情况会增多，即使 Redis 底层用的是 IO 多路复用技术，IO 的事件句柄也是要占用资源的
Redis 的持久化需要将数据保存下来，KV 的数据量很大，也会影响持久化的执行

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