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阿里云Redis開發規范

Jackwoo / 1995人閱讀

摘要:摘要本文介紹了在使用阿里云的開發規范,從鍵值設計命令使用客戶端使用相關工具等方面進行說明,通過本文的介紹可以減少使用過程帶來的問題。

摘要: 本文介紹了在使用阿里云Redis的開發規范,從鍵值設計、命令使用、客戶端使用、相關工具等方面進行說明,通過本文的介紹可以減少使用Redis過程帶來的問題。

一、鍵值設計

1. key名設計

(1)【建議】: 可讀性和可管理性

以業務名(或數據庫名)為前綴(防止key沖突),用冒號分隔,比如業務名:表名:id

ugc:video:1

(2)【建議】:簡潔性

保證語義的前提下,控制key的長度,當key較多時,內存占用也不容忽視,例如:

user:{uid}:friends:messages:{mid}簡化為u:{uid}:fr:m:{mid}。    

(3)【強制】:不要包含特殊字符

反例:包含空格、換行、單雙引號以及其他轉義字符

2. value設計

(1)【強制】:拒絕bigkey(防止網卡流量、慢查詢)

string類型控制在10KB以內,hash、list、set、zset元素個數不要超過5000。

反例:一個包含200萬個元素的list。

非字符串的bigkey,不要使用del刪除,使用hscan、sscan、zscan方式漸進式刪除,同時要注意防止bigkey過期時間自動刪除問題(例如一個200萬的zset設置1小時過期,會觸發del操作,造成阻塞,而且該操作不會不出現在慢查詢中(latency可查)),查找方法和刪除方法

(2)【推薦】:選擇適合的數據類型。

例如:實體類型(要合理控制和使用數據結構內存編碼優化配置,例如ziplist,但也要注意節省內存和性能之間的平衡)

反例:

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

正例:

hmset user:1 name tom age 19 favor football

3.【推薦】:控制key的生命周期,redis不是垃圾桶。

建議使用expire設置過期時間(條件允許可以打散過期時間,防止集中過期),不過期的數據重點關注idletime。

二、命令使用

- 1.【推薦】 O(N)命令關注N的數量

例如hgetall、lrange、smembers、zrange、sinter等并非不能使用,但是需要明確N的值。有遍歷的需求可以使用hscan、sscan、zscan代替。

2.【推薦】:禁用命令

禁止線上使用keys、flushall、flushdb等,通過redis的rename機制禁掉命令,或者使用scan的方式漸進式處理。

3.【推薦】合理使用select

redis的多數據庫較弱,使用數字進行區分,很多客戶端支持較差,同時多業務用多數據庫實際還是單線程處理,會有干擾。

4.【推薦】使用批量操作提高效率
原生命令:例如mget、mset。
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個數(例如500以內,實際也和元素字節數有關)。

注意兩者不同:

原生是原子操作,pipeline是非原子操作。

pipeline可以打包不同的命令,原生做不到

pipeline需要客戶端和服務端同時支持。

5.【建議】Redis事務功能較弱,不建議過多使用
Redis的事務功能較弱(不支持回滾),而且集群版本(自研和官方)要求一次事務操作的key必須在一個slot上(可以使用hashtag功能解決)

6.【建議】Redis集群版本在使用Lua上有特殊要求:

1.所有key都應該由 KEYS 數組來傳遞,redis.call/pcall 里面調用的redis命令,key的位置,必須是KEYS array, 否則直接返回error,"-ERR bad lua script for redis cluster, all the
keys that the script uses should be passed using the KEYS array"

2.所有key,必須在1個slot上,否則直接返回error, "-ERR eval/evalsha command keys must in same slot"

7.【建議】必要情況下使用monitor命令時,要注意不要長時間使用。

三、客戶端使用

1.【推薦】
避免多個應用使用一個Redis實例

正例:不相干的業務拆分,公共數據做服務化。

2.【推薦】
使用帶有連接池的數據庫,可以有效控制連接,同時提高效率,標準使用方式:

執行命令如下:

Jedis jedis = null;
try {
    jedis = jedisPool.getResource();
    //具體的命令
    jedis.executeCommand()
} catch (Exception e) {
    logger.error("op key {} error: " + e.getMessage(), key, e);
} finally {
    //注意這里不是關閉連接,在JedisPool模式下,Jedis會被歸還給資源池。
    if (jedis != null) 
        jedis.close();
}

下面是JedisPool優化方法的文章:

Jedis常見異常匯總
JedisPool資源池優化
3.【建議】
高并發下建議客戶端添加熔斷功能(例如netflix hystrix)

4.【推薦】
設置合理的密碼,如有必要可以使用SSL加密訪問(阿里云Redis支持)

5.【建議】
根據自身業務類型,選好maxmemory-policy(最大內存淘汰策略),設置好過期時間。

默認策略是volatile-lru,即超過最大內存后,在過期鍵中使用lru算法進行key的剔除,保證不過期數據不被刪除,但是可能會出現OOM問題。

其他策略如下:

allkeys-lru:根據LRU算法刪除鍵,不管數據有沒有設置超時屬性,直到騰出足夠空間為止。

allkeys-random:隨機刪除所有鍵,直到騰出足夠空間為止。

volatile-random:隨機刪除過期鍵,直到騰出足夠空間為止。

volatile-ttl:根據鍵值對象的ttl屬性,刪除最近將要過期數據。如果沒有,回退到noeviction策略。

noeviction:不會剔除任何數據,拒絕所有寫入操作并返回客戶端錯誤信息"(error) OOM command not
allowed when used memory",此時Redis只響應讀操作。

四、相關工具

1.【推薦】:數據同步
redis間數據同步可以使用:redis-port

2.【推薦】:big key搜索
redis大key搜索工具

3.【推薦】:熱點key尋找(內部實現使用monitor,所以建議短時間使用)
facebook的redis-faina

阿里云Redis已經在內核層面解決熱點key問題,歡迎使用。

五 附錄:刪除bigkey
1. 下面操作可以使用pipeline加速。
2. redis 4.0已經支持key的異步刪除,歡迎使用。

1. Hash刪除: hscan + hdel

public void delBigHash(String host, int port, String password, String bigHashKey) {
    Jedis jedis = new Jedis(host, port);
    if (password != null && !"".equals(password)) {
        jedis.auth(password);
    }
    ScanParams scanParams = new ScanParams().count(100);
    String cursor = "0";
    do {
        ScanResult> scanResult = jedis.hscan(bigHashKey, cursor, scanParams);
        List> entryList = scanResult.getResult();
        if (entryList != null && !entryList.isEmpty()) {
            for (Entry entry : entryList) {
                jedis.hdel(bigHashKey, entry.getKey());
            }
        }
        cursor = scanResult.getStringCursor();
    } while (!"0".equals(cursor));
    
    //刪除bigkey
    jedis.del(bigHashKey);
}

2. List刪除: ltrim

public void delBigList(String host, int port, String password, String bigListKey) {
    Jedis jedis = new Jedis(host, port);
    if (password != null && !"".equals(password)) {
        jedis.auth(password);
    }
    long llen = jedis.llen(bigListKey);
    int counter = 0;
    int left = 100;
    while (counter < llen) {
        //每次從左側截掉100個
        jedis.ltrim(bigListKey, left, llen);
        counter += left;
    }
    //最終刪除key
    jedis.del(bigListKey);
}
  **3. Set刪除: sscan + srem**

public void delBigSet(String host, int port, String password, String bigSetKey) {

Jedis jedis = new Jedis(host, port);
if (password != null && !"".equals(password)) {
    jedis.auth(password);
}
ScanParams scanParams = new ScanParams().count(100);
String cursor = "0";
do {
    ScanResult scanResult = jedis.sscan(bigSetKey, cursor, scanParams);
    List memberList = scanResult.getResult();
    if (memberList != null && !memberList.isEmpty()) {
        for (String member : memberList) {
            jedis.srem(bigSetKey, member);
        }
    }
    cursor = scanResult.getStringCursor();
} while (!"0".equals(cursor));

//刪除bigkey
jedis.del(bigSetKey);

}

4. SortedSet刪除: zscan + zrem

public void delBigZset(String host, int port, String password, String bigZsetKey) {
    Jedis jedis = new Jedis(host, port);
    if (password != null && !"".equals(password)) {
        jedis.auth(password);
    }
    ScanParams scanParams = new ScanParams().count(100);
    String cursor = "0";
    do {
        ScanResult scanResult = jedis.zscan(bigZsetKey, cursor, scanParams);
        List tupleList = scanResult.getResult();
        if (tupleList != null && !tupleList.isEmpty()) {
            for (Tuple tuple : tupleList) {
                jedis.zrem(bigZsetKey, tuple.getElement());
            }
        }
        cursor = scanResult.getStringCursor();
    } while (!"0".equals(cursor));
    
    //刪除bigkey
    jedis.del(bigZsetKey);
}

原文作者:carlosfu
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