Redis key命名规范
前言
Redis中间件在项目开发中是非常常见的组件,在项目中,经常对Redis key命名比较头疼。本文就分享一下Redis key命名的规范,提高设计规范。
一、实现目标
简洁,高效,可维护
二、键值设计规约
1 Redis key 命名风格
【推荐】Redis key 命名需具有可读性以及可管理性,不该使用含义不清的 key 以及特别长的 key 名;
【强制】以英文字母开头,命名中只能出现小写字母、数字、英文点号 (.) 和英文半角冒号(😃;
【强制】不要包含特殊字符,如下划线、空格、换行、单双引号以及其他转义字符;
2 命名规范
【强制】命名规范:业务模块名: 业务逻辑含义: 其他: value 类型
1 )业务模块名:具体的功能模块
2 ) 逻辑含义段:
【强制】不同业务逻辑含义使用英文半角冒号 (😃 分割,
【强制】 同一业务逻辑含义段的单词之间使用英文半角点号 (.) 分割,用来表示一个完整的语义
3)value 类型:
**【强制】**Redis key 命名以 key 所代表的 value 类型结尾,以提高可读性;
示例:user:basic.info:{userid}:string
3 value 设计
【强制】:拒绝 bigkey(防止网卡流量、慢查询)。
String 类型控制在 10KB 以内,Hash、List、Set、ZSet 元素个数不要超过 5000。
三、业务规范
1、【强制】使用 Redis 进行缓存时,必须进行申请。申请之前,需要拿出使用的合理方案,然后进行评估,避免随意使用。
2、【强制】Redis 应用场景应该是**纯缓存服务,**功能主要是缓存数据,缓存数据可丢失,除特殊需求外,需提供可行性、可实施的方案。
3、【强制】 关于过期时间
Redis key 一定要设置过期时间。要跟自己的业务场景,需要对 key 设置合理的过期时间。可以在写入 key 时,就要追加过期时间;也可以在需要写入另一个 key 时,删除上一个 key。
说明:
(1) 若不设置的话,这些 key 会一直占用内存不释放,随着时间的推移会越来越大,直到达到服务器的内存上限,导致服务器宕机等重大事故;
(2) 对于 key 的超时时长设置,可根据业务场景进行评估,设置合理有效期;
(3) 某些业务的确需要长期有效,可以判断即将到期时,重新设置有效期,避免引起热点 key 问题。
4、【推荐】Redis 的使用,应该考虑冷热数据分离,不该将所有数据全部放到 Redis 中,对于使用不频繁,且无关紧要的信息存入 MySQL,或日志文件中,Redis 的数据存储全部都是在内存中的,成本昂贵。
5、【推荐】Redis 有数据丢失风险,程序处理数据时,应该考虑丢失后的重新加载过程。
6、【强制】禁止大 key
大 key 数据存⼊ Redis,除了带来极大的内存占用外,在并发高时,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。虽然 Redis 支持 512MB 大小的 string,但是假设 1mb 的 string 大 key,每秒重复写入 10 次,就会导致写入网络 IO 达 10MB;
(1) 读写大 key 会导致超时严重,网卡流量占满, 甚至阻塞服务, 更甚者导致宕机风险。
(2) 如果删除大 key,DEL 命令可能阻塞 Redis 进程数十秒,使得其他请求阻塞,对应用程序和 Redis 集群可用性造成严重的影响。
(3) 每个 key 不要超过 10Kb。
7、【强制】Redis 一定不可使用 Keys 正则匹配操作。
8、【推荐】选择合适的数据类型。
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), Bitmap, HyperLogLog 和地理空间索引(geospatial)等, 需要根据业务场景选择合适的类型。
在不能确定其它复杂数据结构⼀定优于 String 类型时,避免使用 Redis 的复杂数据结构。 每种数据结构都有相应的使⽤场景,String 类型是 Redis 中最简单的数据类型,建议使用 String 类型。 但是考虑到具体的业务场景,综合评估性能、存储网络等方面之后使用适当的数据结构。 需要根据业务场景选择合适的类型,常见的如:String 可以用作普通的 K-V、简单数据类类型等;Hash 可以用作对象如居民、医生等,包含较多属性的信息;List 可以用作息队列、医生同行 / 关注列表等;Set 可以用于推荐;Sorted Set 可以用于排行等。
9、【推荐】关于集合类操作
出现问题最多的就是超时问题,因为使用了 O(N) 的操作,导致服务超时,甚至服务不可用。
使用 Set,Zset,List,Hash 等集合类的 O(N) 操作时要评估当前元素个数的规模以及将来的增长规模,对于短期就可能变为大集合的 key,要预估 O(N) 操作的元素数量,避免全量操作,可以使用 HSCAN,SSCAN,ZSCAN 进行渐进操作。集合元素数量过大在使用过程中会影响 Redis 的实际性能,Hash 类元素个数建议尽量不要超过 100,集合类、链表类数据尽量不要超过 10k。元素数量过大可考虑拆分成多个 key 进行处理。
原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_50087960/article/details/121015023
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。
如若转载,请注明出处:http://www.7code.cn/show_64575.html
如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系代码007邮箱:suwngjj01@126.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!