Redis使用规范_redis 规范

Redis的使用规范

key规范

• 以业务名为key前缀，用冒号隔开，以防止key冲突覆盖
• 确保key语义清晰额度情况下，长度尽量小
• key禁止宝航特殊字符，如空格、换行、单双引号以及转义符
• key尽量设置ttl,以保证不使用的key能够清除

value规范

• 如果大量存储bigKey是会有问题的，会导致慢查询，内存增长过快
• 要选择适合的数据类型。
• 给Key设置过期时间，同时注意不同业务的key，尽量过期时间分散一点
• 建议使用批量操作提高效率(Pipeline pipe = redis.pipelined())

Redis的坑

慎用O(n)复杂度命令
慎用Redis的monitor命令
生产环境不能使用 keys指令
禁止使用flushall、flushdb
注意使用del命令
如果是List类型，你可以执行lpop或者rpop，直到所有元素删除完成。
如果是Hash/Set/ZSet类型，你可以先执行hscan/sscan/scan查询，再执行hdel/srem/zrem依次删除每个元素。
避免使用SORT、SINTER等复杂度过高的命令

缓存设计

数据不一致

如果服务对耗时不是特别敏感可以增加重试；如果服务对耗时敏感可以通过异步补偿任务来处理失败的更新，或者短期的数据不一致不会影响业务，那么只要下次更新时可以成功，能保证最终一致性就可以。

避免缓存穿透

数据库中未查询到的数据，可在 Redis 中设置特殊标识，以避免因缓存中无数据而导致每次请求均到达数据库。缓存穿透的解决方案，有以下两种：

对不存在的用户，在缓存中保存一个空对象进行标记，防止相同 ID 再次访问 DB。不过有时这个方法并不能很好解决问题，可能导致缓存中存储大量无用数据。
使用 BloomFilter 过滤器，BloomFilter 的特点是存在性检测，如果 BloomFilter 中不存在，那么数据一定不存在；如果 BloomFilter 中存在，实际数据也有可能会不存在。

避免缓存雪崩

当大量缓存集中在某一个时间段失效，这样在失效的时候也会给数据库带来很大压力。对于缓存雪崩的解决方案有以下两种：

搭建高可用的集群，防止单机的 redis 宕机。
设置不同的过期时间，防止同一时间内大量的 key 失效。

避免缓存击穿

某个 key 的缓存过期后，同一时间内有大量的请求均访问该 key，由于缓存过期，大量的请求均会访问数据库，并重建缓存；重建缓存的过程加锁，保证只有一个人执行，其他人等待。