redis实践经验总结

Redis内存配置

当Redis内存不足时，可能导致Key频繁被删除、响应时间变长、QPS不稳定等问题。当内存使用率达到80%以上时就需要我们警惕，并快速定位到内存占用的原因。
一般来说，会有以下几种占用内存的情况：

• 数据内存
  是Redis最主要的部分，存储Redis的键值信息。主要问题是BigKey问题、内存碎片问题
• 进程内存
  Redis主进程本身运⾏肯定需要占⽤内存，如代码、常量池等等；这部分内存⼤约⼏兆，在⼤多数⽣产环境中与Redis数据占⽤的内存相⽐可以忽略。
• 缓冲区内存
  包括客户端缓冲区、AOF缓冲区、复制缓冲区等。客户端缓冲区又包括输入缓冲区和输出缓冲区两种。这部分内存占用波动较大，不当使用BigKey，可能导致内存溢出。

查看内存分配状态

info memory

memory xxx

查看最大内存大小

获取Redis能使用的最大内存大小：config get maxmemory

如果不设置最大内存大小或者设置最大内存大小为0，在64位操作系统下不限制内存大小，在32位操作系统下最多使用3GB内存。32 位的机器最大只支持 4GB 的内存，而系统本身就需要一定的内存资源来支持运行，所以 32 位机器限制最大 3 GB 的可用内存
设置Redis最大占用内存大小：config set maxmemory 1000mb #设置Redis最大占用内存大小为1000M

查看内存淘汰策略

config get maxmemory-policy

关于redis的内存淘汰策略，在redis.conf中的配置为：maxmemory-policy noeviction
下面大概讲一下redis六种淘汰策略：
1.noeviction(默认策略)：对于写请求不再提供服务，直接返回错误（DEL请求和部分特殊请求除外）
2.allkeys-lru：从所有key中使用LRU算法进行淘汰（LRU算法：即最近最少使用算法）
3.volatile-lru：从设置了过期时间的key中使用LRU算法进行淘汰
4.allkeys-random：从所有key中随机淘汰数据
5.volatile-random：从设置了过期时间的key中随机淘汰
6.volatile-ttl：在设置了过期时间的key中，淘汰过期时间剩余最短的
当使用volatile-lru、volatile-random、volatile-ttl这三种策略时，如果没有key可以被淘汰，则和noeviction一样返回错误
修改淘汰策略：config set maxmemory-policy allkeys-lru

内存缓冲区配置

内存缓冲区常见的有三种：

• 复制缓冲区：主从复制的 repl_backlog_buf ,如果太小可能导致频繁的全量复制，影响性能。通过 repl_backlog_size 来设置，默认1mb
• AOF缓冲区：AOF刷盘之前的缓存区域，AOF执行rewrite的缓冲区，无法设置容量上限
• 客户端缓冲区：分为输入缓冲区和输出缓冲区，输入缓冲区最大1G且不能设置，输出缓冲区可以设置
  
  默认的配置如下：
  

Redis服务端优化

命令及安全配置

Redis会绑定在0.0.0.0:6379，这样将会将Redis服务暴露到公网上，而Redis如果没有做身份认证，会出现严重的安全漏洞。
因此，以下操作会存在较高风险：

• Redis未设置密码
• 利用了Redis的 config set 命令动态修改了Redis配置
• Root账号权限启动Redis

这里给出一些建议：

• Redis一定要设置密码
• 不要使用Root账号启动Redis
• 尽量不要使用默认端口启动(6379)
• 开启防火墙；限制网卡，禁止外网网卡访问
• 禁止在线上使用这些命令：keys、flushall、flushdb、config set等命令。可以利用rename-command来给这些命令重命名达到禁用的目的

慢查询

慢查询：在Redis执行中耗时超过某个阈值的命令，称为慢查询。慢读和慢写统称慢查询。
慢查询的阈值可以通过配置指定：
lslowlog-log-slower-than：慢查询阈值，单位是微秒。默认是10000，建议1000
慢查询会被放入慢查询日志中，日志的长度有上限，可以通过配置指定：
lslowlog-max-len：慢查询日志（本质是一个队列）的长度。默认是128，建议1000
修改这两个配置可以使用 config set 命令：

查看慢查询日志列表：
slowlog len：查询慢查询日志的长度
slowlog get [n]：读取n条慢查询日志
slowlog reset：清空慢查询列表

持久化配置

Redis的持久化虽然可以保证数据安全，但也会带来很多额外的开销，因此持久化要遵循以下建议：

• 用来做临时缓存的Redis实例尽量不要开启持久化功能
• 建议关闭RDB持久化功能，使用AOF持久化
• 利用脚本定期在slave节点做RDB，实现数据备份
• 设置合理的rewrite阈值，避免频繁的bgrewrite
  AOF文件膨胀到需要rewrite时又或者接收到客户端的bgrewriteaof命令会fork出一个子进程进行rewrite，而父进程继续接受命令，现在的写操作命令都会被额外添加到一个aof_rewrite_buf_blocks缓冲中）
• 配置no-appendfsync-on-rewrite = yes，禁止在rewrite期间做aof，避免因AOF引起的阻塞

集群最佳实践

集群虽然具备高可用特性，能实现自动故障恢复，但是如果使用不当，也会存在一些问题：

1. 集群完整性问题(插槽)
2. 集群带宽问题(心跳机制)
3. 数据倾斜问题(BigKey)
4. 命令的集群兼容性问题
5. lua和事务问题

集群完整性问题(插槽)

在Redis的默认配置中，如果发现任意一个插槽不可用，则整个集群都会停止对外服务。因此建议将 cluster-require-full-coverage 配置为false。

集群带宽问题(心跳机制)

集群节点之间会不断的互相Ping来确定集群中其它节点的状态。每次Ping携带的信息至少包括：插槽信息、集群状态信息
集群中节点越多，集群状态信息数据量也越大，10个节点的相关信息可能达到1kb，此时每次集群互通需要的带宽会非常高。如果单机部署多个节点，那么带宽就会倍增。
解决建议：

1. 避免大集群，集群节点数不要太多，最好少于1000，如果业务庞大，则拆分成多个集群
2. 避免在单个物理机中运行太多redis实例
3. 配置合适的 cluster-node-timeout :节点心跳失败的超时时间（默认cluster-node-timeout 15000）
4. 提高带宽：可以通过添加更多的带宽或升级网络设备来提高Redis集群的带宽，以满足高并发场景下的需求。

数据倾斜问题(BigKey)

在 Redis 集群模式下，数据倾斜问题往往是由以下几个原因导致的：

• 哈希槽分配不均
  Redis 将所有的键映射到哈希槽中，然后将哈希槽分布到各个节点上。如果某些节点上的哈希槽分配过多，就会导致某些节点存储的数据比其他节点多很多。

• 热点键（概率性）集中在某些节点上
  在 Redis 集群模式下，对于某些被频繁地访问的热点键，它们有可能会被存储在同一个节点上，从而导致该节点的负载较大。

• 新节点加入不平衡
  当新节点加入 Redis 集群时，Redis 会自动将部分哈希槽分配到新节点上。如果新节点的加入不均衡，就会导致数据倾斜的问题。

• 节点故障恢复不平衡
  当某个节点故障时，Redis 会自动将该节点上的哈希槽重新分配给其他节点。如果故障节点的负载很高，重新分配的哈希槽就会集中到少数几个节点上，从而导致数据倾斜的问题。

以下是一些解决 Redis 集群数据倾斜问题的方法：

1. 调整哈希槽分配：Redis 将所有的键映射到哈希槽中，然后将哈希槽分布到各个节点上。如果某些节点上的哈希槽分配过多，可以通过手动调整哈希槽分配来解决数据倾斜的问题：使用 redis-cli 工具的 reshard 命令或者第三方工具 Redis-trib 来进行哈希槽的迁移。
2. 增加节点数量：增加节点数量可以扩容 Redis 集群，从而解决数据倾斜的问题。在增加节点时，Redis 会自动将部分哈希槽分配到新节点上。
3. 使用虚拟节点：虚拟节点是指将一个物理节点划分为多个虚拟节点，每个虚拟节点负责一部分哈希槽。这样可以避免某个物理节点上的哈希槽分配过多的情况发生。
4. 优化键的设计：Redis 集群中的数据倾斜往往是由于一些热点键导致的。可以优化热点键的设计，比如将一个热点键拆分成多个键或者使用哈希表来存储数据，从而减少某些节点上的负载。

命令的集群兼容性问题

在Redis集群中，有一些命令是不支持的或者在使用时需要注意兼容性问题。以下是一些常见的命令和它们的集群兼容性问题：

• KEYS命令：在Redis集群中，KEYS命令会遍历整个集群，这可能会影响整个集群的性能。
• MIGRATE命令：MIGRATE命令需要使用迁移槽来指定目标节点，但是在Redis 3.x版本之前，迁移槽并不是动态的，所以在使用MIGRATE命令时需要特别小心。
• FLUSHDB和FLUSHALL命令：在Redis集群中，FLUSHDB和FLUSHALL只会清空当前节点的数据，而不是整个集群。
• SORT命令：SORT命令在Redis集群中只能用于单个节点，因为它需要对整个集合进行排序，而不是分散到多个节点。
• PUBLISH命令：由于Redis集群中没有中心节点，因此PUBLISH命令无法直接用于广播消息。取而代之的是，可以使用Lua脚本实现广播功能。
• 总之，在使用Redis集群时，需要了解每个命令的集群兼容性问题，并采取相应的措施来确保集群的稳定性和性能。

lua和事务问题

在 Redis 集群模式下，由于数据被分散存储在不同的节点中，因此对于使用 Lua 脚本或事务进行操作的情况，需要注意以下几点：

• 使用 Lua 脚本：在 Redis 集群模式下，Lua 脚本可以在任何一个节点上执行。但是，如果脚本需要访问多个键，那么这些键可能分布在不同的节点上，这时候就需要在脚本中使用 redis.call 或 redis.pcall 函数来显式地指定要访问哪个节点的键。否则，如果脚本中涉及到的键分布在不同的节点上，Redis 就会抛出 MOVED 错误。
• 使用事务：Redis 事务的实现依赖于单个节点上的原子性和一致性。在集群模式下，由于数据被分散存储，当一个事务需要访问多个键时，这些键可能分布在不同的节点上，这就导致了事务的原子性和一致性不能得到保证。因此，Redis 集群模式下不建议使用事务。
  总的来说，当 Redis 集群模式下需要使用 Lua 脚本或事务时，需要特别注意键的分布情况，以确保操作的正确性。

Redis键值设计

优雅的key结构

redis的key索引使用了跳表算法，因此在保证key唯一的同时也要注意key的大小、格式
推荐：

• 遵循格式-> [业务名称]:[数据名]:[id] -> 例：login:user:1
• 不包含特殊字符
• key的长度不超过44字节，务必避免BigKey
  此外，还设置合理的超时时间，否则往后有可能变成死数据（尤其是redis内存淘汰策略不是allkeys-lru时）

数据的合理聚合

上面提到BigKey问题，需要尽量控制value大小。相对地，实际中也存在key粒度过小、属性数据过于分散的情况，建议注意做好聚合。
例如要存储一个User对象，存储方案如下：

• 字段打散（key为 user:[userid]:[属性]）
  优点：可以灵活访问对象任意属性KV
  缺点：占用空间大，没办法做统一控制

• json字符串（key为 user:[userid]）
  优点：实现简单
  缺点：数据耦合，不够灵活

• hash（key为 user:[userid]）
  优点：底层使用 ziplist、ht（hash的entry数量超过500时） 存储，空间占用相对小，可以灵活访问对象的任意字段。
  缺点：代码会相对复杂些

避免BigKey

BigKey通常是指占用内存空间比较大的key，例如包含大量元素的hash、list、set、zset，或者字符串类型的value比较大的key。
BigKey的危害包括：
网络阻塞——对BigKey执行读请求时，少量的QPS就可能导致带宽使用率被占满，导致Redis实例，乃至所在物理机变慢
数据倾斜——BigKey所在的redis实例内存使用率远超其他实例，无法使数据分片的内存资源达到均衡
Redis阻塞——对元素较多的hash，list，zset等做运算会耗时较久，使主线程被阻塞。
CPU压力——对BigKey的数据序列化、反序列化、过期删除等操作都会导致CPU的使用率飙升，影响Redis实例和本机其他应用。
推荐：

• 单个key的value值小于10KB
• 对于集合类型的key，或者Hash结构的entry数量，建议元素数量小于1000
• 对于超大集合类型的key，建议设计拆分逻辑

假如有hash类型的key，其中有100万对字段和值，字段是自增id，这个key存在什么问题？如何优化？

方案一：使用hash存储100万对字段和值

存在问题：hash的entry数量超过500时，会使用哈希表而不是ZipList，内存占用较多。虽然可以通过hash-max-ziplist-entries配置entry上限。但是如果entry过多就会导致BigKey问题
这个方式存储的内存占用情况如下：

方案二：拆分为string类型

存在问题：string结构底层没有太多内存优化，内存占用较多，想要批量获取这些数据比较麻烦。
内存占用情况如下：

方案三：拆分为小的hash，将id/100作为key，将id%100作为字段，这样每100个元素为hash

内存占用如下：

总结：方案三的内存占用最小，应该使用方案三的存储方式。

BigKey发现与删除

• redis-cli --bigkeys
  利用redis-cli提供的–bigkeys参数，可以遍历分析所有key，并返回Key的整体统计信息与每个数据的Top1的big key

• 自行scan扫描
  编程利用scan命令扫描Redis中的所有key，利用strlen、hlen等命令判断key的长度（此处不建议使用MEMORY USAGE）

• 第三方工具
  如 RESP客户端(类似navicat的可视化工具)分析RDB快照文件，全面分析内存使用情况

• 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

由于BigKey内存占用较多，即便时删除这样的key也需要耗费很长时间，导致Redis主线程阻塞。针对不同版本有对应的删除方法。
Redis 3.0及以下版本：如果是集合类型，则遍历BigKey的元素，先逐个删除子元素，最后删除BigKey
Redis 4.0以后：Redis在4.0后提供了异步删除的命令：unlink

redis的client端

命令批量执行

当redis操作串行化时：
一次命令的响应时间 = 1次往返的网络传输耗时 + 1次Redis执行命令耗时
N次命令的响应时间 = N次往返的网络传输耗时 + N次Redis执行命令耗时
对此，Redis提供了很多Mxxx这样的命令，可以实现批量插入数据，如：mset、hmset，可以把N次网络请求合并到1次。
mset示例如下：

// 定义要设置的key-value对
Map<String, String> keyValueMap = new HashMap<>();
keyValueMap.put("key1", "value1");
keyValueMap.put("key2", "value2");

// 使用mset方法设置key-value对
redisTemplate.opsForValue().multiSet(keyValueMap);

如果有对复杂数据类型的批处理需要，建议使用Pipeline功能：

List<Object> results = redisTemplate.executePipelined(new RedisCallback<Object>() {
public Object doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
    connection.set("key1".getBytes(), "value1".getBytes());
    connection.get("key1".getBytes());
    connection.set("key2".getBytes(), "value2".getBytes());
    connection.get("key2".getBytes());
    return null;
  }
});

for (Object result : results) {
  System.out.println(result);
}

注意：

• 批处理时不建议一次携带太多命令
• Pipeline的多个命令之间不具备原子性
• 对于集群下的批处理，那批处理命令的多个key必须落在一个插槽中，否则就会导致执行失败
  注：spring环境下默认使用并行slot，即在客户端计算每个key的slot，将slot一致分为一组，每组都利用Pipeline批处理，并行执行各组命令
  

避免并发set key

问题来源：同时有client端去set一个key。
解决方案：

• 分布式锁
  准备一个分布式锁，大家去抢锁，抢到锁就做set操作即可，该方法较为通用、常见
• redis的事务机制：
  不推荐使用redis的事务机制，因为我们的生产环境，基本都是redis集群环境，做了数据分片操作。你一个事务中有涉及到多个key操作的时候，这多个key不一定都存储在同一个redis-server上。
• 队列
  使set操作串行化

redis作为数据库缓存

加强与数据库的一致性

一致性问题是分布式常见问题，还可以再分为最终一致性和强一致性。数据库和缓存双写，就必然会存在不一致的情况，只能做到最终一致性。MySQL 和 redis 数据一致性是一个复杂的课题，通常是多种策略同时使用，例如：延迟双删、redis 过期淘汰、通过路由策略串行处理同类型数据、分布式锁等等。
下面举例常见的解决方案：

1. 延时双删，参考下面伪代码：
   def update_data(key, obj):
   del_cache(key) # 删除 redis 缓存数据。
   update_db(obj) # 更新数据库数据（若涉及主从同步可能会有ms级延时）
   logic_sleep(_time) # 删除延时；一定要大于其他请求将数据库旧数据写入redis的时间，以便能够把其他并发线程更新上去的老数据删除；此外还需要考虑读MySQL从库过程的主从同步耗时；因此可设置几百毫秒~几秒。
   del_cache(key) # 删除 redis 缓存数据。

2. 删除+补偿
   方案一：先更新数据库，再删缓存，再加异步删除事件（例如利用消息队列）
   方案二：上述的延时双删，再加异步删除事件

实际上，上述方案只能降低不一致发生的概率，无法完全避免。因此，有强一致性要求且频繁修改的数据，不建议放缓存。

避免缓存穿透

缓存穿透：故意去请求缓存中不存在的数据，导致所有的请求都怼到数据库上，从而数据库连接异常。
解决方案:

• 利用互斥锁，缓存失效的时候，先去获得锁，得到锁了，再去请求数据库。没得到锁，则休眠一段时间重试
• 采用异步更新策略，无论key是否取到值，都直接返回。value值中维护一个缓存失效时间，缓存如果过期，异步起一个线程去读数据库，更新缓存。需要做缓存预热(项目启动前，先加载缓存)操作。
• 提供一个能迅速判断请求是否有效的拦截机制，比如，利用布隆过滤器，内部维护一系列合法有效的key。迅速判断出，请求所携带的Key是否合法有效。如果不合法，则直接返回。

避免缓存雪崩

缓存雪崩：大面积的缓存同时失效，这个时候又来了一波请求，结果请求都怼到数据库上，从而导致数据库连接异常。
解决方案:

• 给缓存的失效时间，加上一个随机值，避免集体失效。该方案较为常见。
• 双缓存。我们有两个缓存，缓存A和缓存B。缓存A的失效时间为20分钟，缓存B不设失效时间。自己做缓存预热操作。具体操作为：
  I 从缓存A读数据库，有则直接返回
  II A没有数据，直接从B读数据，直接返回，并且异步启动一个更新线程。
  III 更新线程同时更新缓存A和缓存B。

备注：参考、引用博文列表
Redis最佳实践/经验总结 —— https://blog.csdn.net/Decade_Faiz/article/details/131346119
Redis原理和机制详解 —— https://zhuanlan.zhihu.com/p/222697530

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