开发规范与性能优化:

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

trade:order:1

(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： 1 user:{uid}:friends:messages:{mid} 简化为 u:{uid}:fr:m:{mid}

(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

value设计 (1)【强制】：拒绝bigkey(防止网卡流量、慢查询) 在Redis中，一个字符串最大512MB，一个二级数据结构（例如hash、list、set、zset）可以存 储大约40亿个(2^32-1)个元素，但实际中如果下面两种情况，我就会认为它是bigkey。 1. 字符串类型：它的big体现在单个value值很大，一般认为超过10KB就是bigkey。 2. 非字符串类型：哈希、列表、集合、有序集合，它们的big体现在元素个数太多。 一般来说，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）

bigkey的危害： 1.导致redis阻塞 2.网络拥塞 bigkey也就意味着每次获取要产生的网络流量较大，假设一个bigkey为1MB，客户端每秒访问 量为1000，那么每秒产生1000MB的流量，对于普通的千兆网卡(按照字节算是128MB/s)的服务 器来说简直是灭顶之灾，而且一般服务器会采用单机多实例的方式来部署，也就是说一个bigkey 可能会对其他实例也造成影响，其后果不堪设想。 3. 过期删除 有个bigkey，它安分守己（只执行简单的命令，例如hget、lpop、zscore等），但它设置了过 期时间，当它过期后，会被删除，如果没有使用Redis 4.0的过期异步删除(lazyfree-lazyexpire yes)，就会存在阻塞Redis的可能性。 bigkey的产生： 一般来说，bigkey的产生都是由于程序设计不当，或者对于数据规模预料不清楚造成的，来看几 个例子： (1) 社交类：粉丝列表，如果某些明星或者大v不精心设计下，必是bigkey。 (2) 统计类：例如按天存储某项功能或者网站的用户集合，除非没几个人用，否则必是bigkey。 (3) 缓存类：将数据从数据库load出来序列化放到Redis里，这个方式非常常用，但有两个地方 需要注意，第一，是不是有必要把所有字段都缓存；第二，有没有相关关联的数据，有的同学为 了图方便把相关数据都存一个key下，产生bigkey。

如何优化bigkey 1. 拆 big list： list1、list2、...listN big hash：可以讲数据分段存储，比如一个大的key，假设存了1百万的用户数据，可以拆分成 200个key，每个key下面存放5000个用户数据 2. 如果bigkey不可避免，也要思考一下要不要每次把所有元素都取出来(例如有时候仅仅需要 hmget，而不是hgetall)，删除也是一样，尽量使用优雅的方式来处理。

(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，但也要注意节省内存和性能之间的平衡) 反例：

set user:1:name tom 2 set user:1:age 19 3 set user:1:favor football

正例: 1 hmset user:1 name tom age 19 favor football

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)。

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。 2 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：

1. 原生命令是原子操作，pipeline是非原子操作。 2 2. pipeline可以打包不同的命令，原生命令做不到 3 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，可以用lua替代