轻舟中间件最佳实践

《轻⾈中间件最佳实践》源⾃⽹易⼗年的数据库、缓存、消息等核⼼技术的研发、应⽤、运维沉淀，集结了众多领域专家的经验⼼得，历经了众多⼤规模、⾼性能的互联⽹实战考验。本实践⽴⾜实战，更加具有现实的指导意义，助⼒中间件发挥核⼼价值，加速企业数字化创新。

Redis 最佳实践

1. 数据分离，请勿将所有数据存放到 Redis 中说明：

建议根据业务只将⾼频热数据存储到 Redis 中，对于低频冷数据可以使⽤

MySQL/ElasticSearch 等基于磁盘的存储⽅式。不仅节省内存成本，⽽且数据量⼩在操作时速度更快、效率更⾼。

2. 业务数据隔离说明：

Redis 默认是提供了 32 个 database 供使⽤，以⾃然数来做区分，若不指定 database，都将默认使⽤ 0 这个库。

cluster 模式不⽀持多 database，可通过创建多集群实现隔离，防⽌互相影响。

3. key 的命名说明：

合适的 key 命名，便于查看、统计、排错。

4. 存储的 key 建议设置超时时间说明：

若应⽤将 Redis 定位为缓存 Cache 使⽤，对于存放的 key ⼀定要设置超时时间。否则，这些 key 将⻓期占⽤内存不释放，造成极⼤的资源浪费，并且随着时间的推移会导致内存占⽤越来越⼤，直到达到服务器内存上限。

key 的超时时间要根据业务综合评估，⽽不是越⻓越好。某些业务要求 key ⻓期有效，可以在每次写⼊时，都设置超时时间，让超时时间顺延。

5. 数据⼤⼩限制说明：

对于⼤⽂本（如超过 500 字节）写⼊到 Redis 时，建议压缩后存储。否则，除了带来极⼤的内存占⽤外，在访问量⾼时，很容易就会将⽹卡流量占满，进⽽造成整个服务器上的所有服务不可⽤，进⽽引发雪崩效应，造成系统瘫痪。

6. 线上 Redis 禁⽌使⽤ KEYS 正则匹配操作或者其他时间复杂度⾼的命令说明：

Redis 是单线程处理，在线上 key 数量较多时，操作效率极低（时间复杂度为 O(N) ），该命令执⾏后将严重阻塞线上其它命令的正常请求，⽽且在⾼ qps 情况下会直接造成 Redis 服务崩溃。

如果有类似需求，请使⽤ scan 命令代替。 还⽐如 LREM 命令，对于较⻓的 list，LREM 的时间复杂度 O(N)，也会导致 Redis 服务崩溃。

7. 谨慎全量操作 Hash、Set 等集合结构说明：

在使⽤ HASH 结构存储对象属性时，开始只有有限的⼗⼏个 field，往往使⽤ HGETALL 获取所有成员，效率也很⾼。但是随着业务发展，会将 field 扩张到上百个甚⾄⼏百个，若仍使⽤ HGETALL 会出现效率急剧下降、⽹卡频繁打满等问题（时间复杂度O(N) ）

此时建议根据业务拆分为多个Hash结构；或者如果⼤部分都是获取所有属性的操作,可以将所有属性序列化为⼀个String类型存储！同样在使⽤SMEMBERS操作SET结构类型时也是相同的情况。

8. 根据业务场景合理使⽤不同的数据结构类型说明：

⽬前 Redis ⽀持的数据库结构类型较多：字符串（String）、哈希（Hash）、列表（List）、集合（Set）、有序集合（Sorted Set）等，需要根据业务场景选择合适的类型。常⻅的如：String可以⽤作普通的 K-V、计数类；Hash 可以⽤作对象等包含较多属性的信息；List可以⽤作消息队列、粉丝/关注列表等；Set可以⽤于推荐；Sorted Set可以⽤于排⾏等。

9. 对重要的数据使⽤ try/catch说明：

⼏乎所有的 Redis 客户端采⽤的都是“发送即忘”策略，因此经常需要关⼼关键数据是否真正写⼊ Redis。若需要确保关键性的数据可以被写⼊ Redis 中，强烈建议将其放⼊ try/except 块中。

10. 连接数限制

说明：

连接的频繁创建和销毁，将浪费⼤量的系统资源，且容易导致连接资源不⾜，极限情况导致宿主机宕机。请确保使⽤了正确的 Redis 客户端连接池配置。

11. 数据会丢失说明：

由于 Redis ⾼性能实现机制，基于异步复制的特性，特殊场景⽆法保证数据不丢失，请勿将 Redis 作为持久化存储。

12. 提前做好容量规划和评估

说明：

虽然 Redis cluster 能够⽀持⽔平扩容，但是数据迁移过程中可能导致业务抖动，建议业务做好半年增⻓预估。

13. 确保有⼀定的空闲内存

说明：

在⼀些运维操作或者全量同步时，⼤压⼒下 Redis 需要额外占⽤⼀⼤部分内存。当使⽤到 swap 时，Redis 的性能会急剧下降；不开启 swap 则会存在 OOM ⻛险。

14. 避免 CLUSTERDOWN 异常

说明：

建议设置 cluster-require-full-coverage no，避免 slot 出现缺失导致集群出现 CLUSTERDOWN，完全不可⽤。

15. 避免数据强制剔除

说明：

Redis 数据剔除算法不能完全确保正确性，可能会把设置了过期时间但还未过期的数据强制剔除，需要避免 Redis 内存使⽤达到配置的 maxmeory 上限。16. 避免使⽤短连接说明：短连接可能会增加 RT，并且会对服务端造成压⼒，尽量使⽤⻓连接⽅式接⼊。