Redis最佳实践（上）

引言

尽管 redis 是一款非常优秀的 NoSQL 数据库，但更重要的是，作为使用者我们应该学会在不同的场景中如何更好的使用它，更大的发挥它的价值。主要可以从这四个方面进行优化：Redis键值设计、批处理优化、服务端优化、集群配置优化
1. Redis慢查询日志使用

Redis 提供了慢日志命令的统计功能，它记录了有哪些命令在执行时耗时比较久。
查看 Redis 慢日志之前，你需要设置慢日志的阈值。例如，设置慢日志的阈值为 5 毫秒，并且保留最近 500 条慢日志记录：

1. # 命令执行耗时超过 5 毫秒，记录慢日志
2. CONFIG SET slowlog-log-slower-than 5000
3. # 只保留最近 500 条慢日志
4. CONFIG SET slowlog-max-len 500  

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设置完成之后，所有执行的命令如果操作耗时超过了 5 毫秒，都会被 Redis 记录下来。
此时，你可以执行以下命令，就可以查询到最近记录的慢日志：

• slowlog len：查询慢查询日志长度
  
• slowlog get [n]：读取n条慢查询日志
  
• slowlog reset：清空慢查询列表
  

1. 127.0.0.1:6379> SLOWLOG get 5
2. 1) 1) (integer) 12691       # 慢日志ID
3.    2) (integer) 16027264377  # 执行时间戳
4.    3) (integer) 6989        # 执行耗时(微秒)
5.    4) 1) "LRANGE"           # 具体执行的命令和参数
6.       2) "goods_list:100"
7.       3) "0"
8.       4) "-1"
9. 2) 1) (integer) 12692
10.    2) (integer) 16028254247
11.    3) (integer) 5454
12.    4) 1) "GET"
13.       2) "good_info:100"
14.      

复制代码

有可能会导致操作延迟的情况：

• 经常使用 O(N) 以上复杂度的命令，例如 SORT、SUNION、ZUNIONSTORE 聚合类命令，要花费更多的 CPU 资源
  
• 使用 O(N) 复杂度的命令，但 N 的值非常大，Redis 一次需要返回给客户端的数据过多，更多时间花费在数据协议的组装和网络传输过程中。
  

你可以使用以下方法优化你的业务：
<ul>尽量不使用 O(N) 以上复杂度过高的命令，对于数据的聚合操作，放在客户端做
执行 O(N) 命令，保证 N 尽量的小（推荐 N = maxLen) {                    System.out.printf("Found big key : %s, type: %s, length or size: %d %n", key, type, len);                }            }        } while (!cursor.equals("0"));    }    @AfterEach    void tearDown() {        if (jedis != null) {            jedis.close();        }    }}[/code]第三方工具

• 利用第三方工具，如 Redis-Rdb-Tools 分析 RDB 快照文件，全面分析内存使用情况
  
• https://github.com/sripathikrishnan/redis-rdb-tools
  

网络监控

• 自定义工具，监控进出 Redis 的网络数据，超出预警值时主动告警
  
• 一般阿里云搭建的云服务器就有相关监控页面
  

2.2.4 BigKey 解决方案

这里有两点可以优化：

• 业务应用尽量避免写入 bigkey
  
• 如果你使用的 Redis 是 4.0 以上版本，用 UNLINK 命令替代 DEL，此命令可以把释放 key 内存的操作，放到后台线程中去执行，从而降低对 Redis 的影响
  
• 如果你使用的 Redis 是 6.0 以上版本，可以开启 lazy-free 机制（lazyfree-lazy-user-del = yes），在执行 DEL 命令时，释放内存也会放到后台线程中执行
  

bigkey 在很多场景下，都会产生性能问题。例如，bigkey 在分片集群模式下，对于数据的迁移也会有性能影响，以及我后面即将讲到的数据过期、数据淘汰、透明大页，都会受到 bigkey 的影响。因此，即使 reids6.0 以后，仍然不建议使用 BigKey
2.3 总结

• Key 的最佳实践
  
  
  
  • 固定格式：[业务名]:[数据名]:[id]
    
  • 足够简短：不超过 44 字节
    
  • 不包含特殊字符
    
  
  
• Value 的最佳实践：
  
  
  
  • 合理的拆分数据，拒绝 BigKey
    
  • 选择合适数据结构
    
  • Hash 结构的 entry 数量不要超过 1000
    
  • 设置合理的超时时间
    
  
  

3. 批处理优化

3.1 Pipeline

3.1.1 客户端与服务端交互

单个命令的执行流程

N 条命令的执行流程

redis 处理指令是很快的，主要花费的时候在于网络传输。于是乎很容易想到将多条指令批量的传输给 redis

3.1.2 MSet

Redis 提供了很多 Mxxx 这样的命令，可以实现批量插入数据，例如：

• mset
  
• hmset
  

利用 mset 批量插入 10 万条数据
[code]@Testvoid testMxx() {    String[] arr = new String[2000];    int j;    long b = System.currentTimeMillis();    for (int i = 1; i