一、键值设计
1、key名设计
可读性和可管理性
以业务名(或数据库名)为前缀(防止key冲突)，用冒号分隔，比如业务名:表名:id
简洁性
保证语义i z # a c z Z W 6的前提下，控制key的长度，当key较多时，内存占用也不容忽视，例如：
不要包含特殊字i c y符
反例E = = F 2 2 @ O：包含空格、换行、单双引号以及其他转义字符
2、value设p ` / I 6计
拒绝bigkey
防止网卡流量、5 B + b -慢查询，string类型控制在10KB以内，hash、lish ] ~ y ,t、set、zset元素个数不要超过5000。
反例：一个包含200万个元素的list。
非字符串的bigkey，不要使用del删除，使用hscan、sZ / C [ f o : q vscan、zscan方式渐进式删除，同时要注意防止bigkey过期时间自动删除问题(例如一个200万的zset设置1小时过期，会触发del操作，造成阻塞，而且该操作N 7 k $ f n c r不会不出现在慢查询中(latency可查)| n ; Y)，查找方法和删除方法
选V U ( ] 3 H b择适合的I ! x e O | n数据类型
例如：实体类型(要合理控制和使用数据结构内存编码优化配置E 9 .,例如ziplist，但也要注意6 6 { @ b节省内存和性能之间的平衡)
反例：
正例:
控制key的生命周期
redis不是垃C ~ f X圾桶，建议使用expir= k h q 6 h ) o fe设置过期时间(条件允许可以打散过期时间，防止集中过期)，不过期. u h ` c Z S @ 9的数据重点关注idletime。
二、命令使用
1、O(N)命令关注N的数量
例如hgetall、lrange、smembers、zrange、sinteD + b 3r等并非不能使用，但是需要明确N的值。有遍历的需求可以使B ? J k用hscan、sscan、zscan代替R D t 9 k z o C C。
2、禁用命令
禁止线上使用keys、flushall、flushdb等，通过redis的rename机制禁掉命令，或者使用sc& Y I /an的方式渐进式处理。
3、合理使用select
redis的多数据库较弱，使用数字进行区分，很多客户端支持较差，同时多业务用H + ! G , ( Q多数据库i 1 ) m o I实际还是单线程处理，会有干扰。
4、使用批量操作提高效率! H A s H m % ; ?
原生命令：例如mget、J F J ! # g `mset。
非原生命c } & v ? b 0 D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个数(例如500以内，实际也和元素字节数有关)。
注意1 h ] 7 ( A y - 0两D * H }者不` m ; n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需要客户端和服务端同时支持。
5、不建议过多使用Redis事务功能
Redis的事务功能较弱(不支持回滚)，而且集群版本(自研和官方)要求一次事务操作的key必须在一个slot上(可以使用hashtag功能解3 X ] ~ p _ U g决)
6、Redis集群版本在使用Lua上有特殊要求
1、所有key都应该由 KEYS 数组来传递，redis.call/pcall 里面调t v A用s D [ L I n h J P的redis命令，key的位置，必须是KEYS aL z / a V 9 Y wrray, 否则直接返回error，\"-ERR bad lua script for redis clusterW & ` B D I, all the keys that the script uses should be passed usi9 O 1 { ] ] V a qng the KEYS arrayrn\" 2、所有key，必须在1个slot上，否则直接返回error, \"-ERR c ) G eval/evalsha command keys must inX o 1 V o g same slotrn\"
7、monitor命令
必要情况下使用monitor命令时，要注意不要长时间使用。
三、客户端使o D F ( e用
1、避免多个应用使用一个Redis实J { V ? ; 1 Q s p例
不相干的业务拆分，公共数据做服务化。
2、使用连接池
可以有效控制连接，同时提高效率，标准使用方式：
3T H = O +、熔断功能
高并发下建议客户端添加熔断功能(例如netflix hystrix)
4、x 0 ] _ ` ]合理的加密
设置合理的密码，如有必要可以使用SSL加密访问（阿里云Redis~ & . I |支持）
5、淘汰策略
根据自身业务类型，选好maxmemory-policy(最大内存淘汰策略)，设置好过期时间。
默认策略是Q + ? e 2 . z Qvolatile-lru，即超过最i ) + v Y b , R大内存后，在s w r ` / 0 3过期键中使用D i B Klru算法进行key的剔除，保证不过/ / m k期数据不被删除，但E 9 *是可能会出现OOM问题。
其他策略如下：
allkeys-Y T #lru：根据LRU算法删除键，不管数据有没有设G 7 Y `置超时属性，直到腾出足够空间为止。
allkeys-random：随机删除所有键，直到腾出足够空间为止。
volatile-random:随机删除过期键，直到腾出足够空间为止。
volatile-ttl：根据键值对象的ttl属性，删除最近将要过期数据。如果没有，回% e g 5 [ 1 j z退到noeviction策略。
noevictY O { ) 6ion：不会剔除任何数据，拒绝所有写入操作并返回客户端错误信息\"(error) OOM command not allowed when used memory\"，此时Redis只响应读操作。
四、相关工具
1、数据同步
re5 . t (dis间数据同步可以H X o 9 ) g使用：redis-port
2、big key搜索
redis大key搜索工具
3、热点key寻找
内部实现使用monito. y O e Zr，所以建议短时间使用facebook的redis-faina 阿里云Redis已经在内核层面解决热点key问w 2 I题
五、删除bigkey
下面操作可以使] z F A K y S用pipeline加速。
redis_ } s = S a J 4.0已经支持key的异步删除，欢迎使用。
1、Hash删除: hI s H scan + hdel
2、List删除: ltrim
3、Set删除: sscan + srem
4、SorteH 4 , . v [dSet删除: zscan + zrem
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来源：简书
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