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管她前浪，还是后浪？

能浪的浪，才是好浪！

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在公司项目中，redis属于高频使用，在使用中，我们遇到了各种各样的redis问题，于是针对自身情况梳理了一个redis使用规范。

1. 禁止包含特殊字符(比如空格、换行、单双引号以及其他转义字符)

2. 建议以业务名为前缀，以冒号分割来构造一定规则的key名(比如业务名:表名:id)

比如:teach:leeson_id:21

3. 控制key的长度

key太长量一大起来就会非常占用内存

1. 拒绝大key操作

禁用超过10K的string大key(虽然redis支持512MB大小的string)，如果1mb的key每秒重复写入10次，就会导致写入网络IO达10MB。

错误示范：直接将laravel的整个模型或者对象当成value存储

2. 设计key时使用合适的数据类型(在资源利用和性能之间作平衡)

错误示范：一个普通字符串弄成hash类型进行存储

3. 一定要控制key的生命周期

错误示范：key设置为永不过期

4. 控制value长度

比如string类型，如果value为'8个字节的长整型'则内部使用int类型，如果value为'小于等于39个字节的字符串'则内部使用embstr类型，如果value为'大于39个字节的字符串'则内部使用raw类型。这样能很好的利用redis的性能。

5. 数据按需存储

不需要的数据千万不要存储在redis，只会浪费内存空间

基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能。

1.禁止使用keys、flushall、hmgetall等命令

为防止业务研发的误操作，通常可以在交付redis实例之前将默认命令rename掉；而真正需要删除或者遍历key时可以使用scan家族命令

2.慎用hgetall、lrange、smembers、zrange等命令

除非业务场景需要，尽量不要使用这些命令。如果没有控制好会导致操作量过大，形成阻塞。

基于微服务的思想，构建在 B2C 电商场景下的项目实战。核心技术栈，是 Spring Boot + Dubbo 。未来，会重构成 Spring Cloud Alibaba 。

1. 多个库的使用

如果应用中会涉及到各种不同的redis数据存储，应该分库存储，最好是一种业务使用一个库

比如：课程缓存:库1；订单队列:库2；日志处理:库3

2.避免多个应用公用一个redis实例

避免一个应用出现问题或者错误使用拖累其他应用

3.合理评估业务场景，并设置最大内存以及内存淘汰策略(maxmemory和maxmemory-policy)

目前我们用的阿里云redis，不太存在这个问题

4.使用带有连接池的数据库，可以有效控制连接，同时提高效率

5.给redis设置一个密码

目前我们用的阿里云redis，不太存在这个问题

6.冷热数据区分

虽然 Redis支持持久化，但将所有数据存储在redis中，成本非常昂贵。

建议将热数据 (如 QPS超过 5k) 的数据加载到redis中。

低频数据可存储在Mysql、ElasticSearch中。

7.缓存非特殊情况不做中间态 redis大多数时候都是做缓存用，去掉后业务逻辑不应发生改变，万不可切入到业务里。

1. 缓存的高可用会影响业务；
2. 产生深耦合会发生无法预料的效果；
3. 会对维护产生负效果。

当前的使用方式是，每个接入的应用要配置核心项目的redis配置。这样是不合理的，核心项目的redis应该只能在核心项目中使用，对外应该是提供api接口或者rpc进行访问。

laravel自带的cache功能最容易导致大key，经常由于简单使用至今将整个对象模型存储到redis，造成大key。

在报名等高峰期的时候，key值设置过短容易造成缓存穿透，导致大量请求直接打到mysql数据库。

经常使用会只给有数据的结果进行缓存，结果导致空数据无法缓存，相同查询直接每次都到达数据库，所以空值也应该被缓存。

缓存里面的数据还有一层缓存数据，会导致问题排查麻烦，出问题也不容易处理。

如没有非常特殊的需求，严禁将 Redis 当作消息队列使用。redis 当作消息队列使用，会有容量、网络、效率、功能方面的多种问题。

如需要消息队列，可使用高吞吐的 Kafka 或者高可靠的 RocketMQ，nsq,(花园同步有时间前后要求，且量不大才使用的)。

redis是单线程处理，在线上Key数量较多时，操作效率极低【时间复杂度为O(N)】，该命令一旦执行会严重阻塞线上其它命令的正常请求，而且在高QPS情况下会直接造成redis服务崩溃！如果有类似需求，请使用scan命令代替。

阿里云的redis-shake工具，方便快速

阿里云有大key分析工具

已在知识星球更新源码解析如下：

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