十个正确使用Redis的技巧Redis在当前的技术社区里是非常热门的。从来自Antirez一个小小的个人项目到成为内存数据存储行业的标准,Redis已经走过了很长的一段路。随之而来的一系列最佳实践,使得大多数人可以正确地使用Redis。下面我们将探索正确使用Redis的10个技巧。1、停止使用KEYS*Okay,以挑战这个命令开始这篇文章,或许并不是一个好的方式,但其确实可能是最重要的一点。很多时候当我们关注一个redis实例的统计数据,我们会快速地输入”KEYS*”命令,这样key的信息会很明显地展示出来。平心而论,从程序化的角度出发往往倾向于写出下面这样的伪代码:1.forkeyin'keys*':2.doAllTheThings()但是当你有1300万个key时,执行速度将会变慢。因为KEYS命令的时间复杂度是O(n),其中n是要返回的keys的个数,这样这个命令的复杂度就取决于数据库的大小了。并且在这个操作执行期间,其它任何命令在你的实例中都无法执行。作为一个替代命令,看一下SCAN吧,其允许你以一种更友好的方式来执行…SCAN通过增量迭代的方式来扫描数据库。这一操作基于游标的迭代器来完成的,因此只要你觉得合适,你可以随时停止或继续。2、找出拖慢Redis的罪魁祸首由于Redis没有非常详细的日志,要想知道在Redis实例内部都做了些什么是非常困难的。幸运的是Redis提供了一个下面这样的命令统计工具:1.127.0.0.1:6379INFOcommandstats2.#Commandstats3.cmdstat_get:calls=78,usec=608,usec_per_call=7.794.cmdstat_setex:calls=5,usec=71,usec_per_call=14.205.cmdstat_keys:calls=2,usec=42,usec_per_call=21.006.cmdstat_info:calls=10,usec=1931,usec_per_call=193.10通过这个工具可以查看所有命令统计的快照,比如命令执行了多少次,执行命令所耗费的毫秒数(每个命令的总时间和平均时间)只需要简单地执行CONFIGRESETSTAT命令就可以重置,这样你就可以得到一个全新的统计结果。3、将Redis-Benchmark结果作为参考,而不要一概而论Redis之父Salvatore就说过:“通过执行GET/SET命令来测试Redis就像在雨天检测法拉利的雨刷清洁镜子的效果”。很多时候人们跑到我这里,他们想知道为什么自己的Redis-Benchmark统计的结果低于最优结果。但我们必须要把各种不同的真实情况考虑进来,例如:可能受到哪些客户端运行环境的限制?是同一个版本号吗?测试环境中的表现与应用将要运行的环境是否一致?Redis-Benchmark的测试结果提供了一个保证你的Redis-Server不会运行在非正常状态下的基准点,但是你永远不要把它作为一个真实的“压力测试”。压力测试需要反应出应用的运行方式,并且需要一个尽可能的和生产相似的环境。4、Hashes是你的最佳选择以一种优雅的方式引入hashes吧。hashes将会带给你一种前所未有的体验。之前我曾看到过许多类似于下面这样的key结构:1.foo:first_name2.foo:last_name3.foo:address上面的例子中,foo可能是一个用户的用户名,其中的每一项都是一个单独的key。这就增加了犯错的空间,和一些不必要的key。使用hash代替吧,你会惊奇地发现竟然只需要一个key:1.127.0.0.1:6379HSETfoofirst_nameJoe2.(integer)13.127.0.0.1:6379HSETfoolast_nameEngel4.(integer)15.127.0.0.1:6379HSETfooaddress1FanaticalPl6.(integer)17.127.0.0.1:6379HGETALLfoo8.1)first_name9.2)Joe10.3)last_name11.4)Engel12.5)address13.6)1FanaticalPl14.127.0.0.1:6379HGETfoofirst_name15.Joe5、设置key值的存活时间无论什么时候,只要有可能就利用key超时的优势。一个很好的例子就是储存一些诸如临时认证key之类的东西。当你去查找一个授权key时——以OAUTH为例——通常会得到一个超时时间。这样在设置key的时候,设成同样的超时时间,Redis就会自动为你清除!而不再需要使用KEYS*来遍历所有的key了,怎么样很方便吧?6、选择合适的回收策略既然谈到了清除key这个话题,那我们就来聊聊回收策略。当Redis的实例空间被填满了之后,将会尝试回收一部分key。根据你的使用方式,我强烈建议使用Volatile-lru策略——前提是你对key已经设置了超时。但如果你运行的是一些类似于cache的东西,并且没有对key设置超时机制,可以考虑使用allkeys-lru回收机制。我的建议是先在这里查看一下可行的方案。7、如果你的数据很重要,请使用Try/Except如果必须确保关键性的数据可以被放入到Redis的实例中,我强烈建议将其放入try/except块中。几乎所有的Redis客户端采用的都是“发送即忘”策略,因此经常需要考虑一个key是否真正被放到Redis数据库中了。至于将try/expect放到Redis命令中的复杂性并不是本文要讲的,你只需要知道这样做可以确保重要的数据放到该放的地方就可以了。8、不要耗尽一个实例无论什么时候,只要有可能就分散多redis实例的工作量。从3.0.0版本开始,Redis就支持集群了。Redis集群允许你基于key范围分离出部分包含主/从模式的key。完整的集群背后的“魔法”可以在这里找到。但如果你是在找教程,那这里是一个再适合不过的地方了。如果不能选择集群,考虑一下命名空间吧,然后将你的key分散到多个实例之中。关于怎样分配数据,在redis.io网站上有这篇精彩的评论。9、内核越多越好吗?!当然是错的。Redis是一个单线程进程,即使启用了持久化最多也只会消耗两个内核。除非你计划在一台主机上运行多个实例——希望只会是在开发测试的环境下!——否则的话对于一个Redis实例是不需要2个以上内核的。10、高可用到目前为止RedisSentinel已经经过了很全面的测试,很多用户已经将其应用到了生产环境中(包括ObjectRocket)。如果你的应用重度依赖于Redis,那就需要想出一个高可用方案来保证其不会掉线。当然,如果不想自己管理这些东西,ObjectRocket提供了一个高可用平台,并提供7×24小时的技术支持,有意向的话可以考虑一下。【编辑推荐】1.最完美Web开发程序员必备的五大技巧2.改善Java文档的理由、建议和技巧3.女程序员获得成功的技巧4.C#客户端Redis服务器的分布式缓存5.几年的Git使用技巧总结