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Redis使用建议规范(3)

Redis使用建议规范(3)

线上Redis禁止使用Keys正则匹配操作

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!

    //此操作禁止
    public Set<byte[]> get(final byte[] pattern){
            return redisTemplate.execute(new RedisCallback<Set<byte[]>>() {
                @Override
                public Set<byte[]> doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
                    return connection.keys(pattern);
                }
            });
        }
     

谨慎全量操作Hash、Set等集合结构

在使用HASH结构存储对象属性时,开始只有有限的十几个field,往往使用HGETALL获取所有成员,效率也很高,但是随着业务发展,会将field扩张到上百个甚至几百个,此时还使用HGETALL会出现效率急剧下降、网卡频繁打满等问题【时间复杂度O(N)】,此时建议根据业务拆分为多个Hash结构;或者如果大部分都是获取所有属性的操作,可以将所有属性序列化为一个STRING类型存储!同样在使用SMEMBERS操作SET结构类型时也是相同的情况!
根据业务场景合理使用不同的数据结构类型

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,常见的如:String可以用作普通的K-V、计数类;Hash可以用作对象等,包含较多属性的信息;List可以用作消息队列、粉丝/关注列表等;Set可以用于推荐;Sorted Set可以用于排行等!
考虑Redis的sharding机制

目前spring-data-redis的JedisConnectionFactory没有实现sharding的功能,但是其依赖Jedis实现了,所以如果要sharding,需要自己实现逻辑,需要自己去实现封装
对重要的数据使用try/catch

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。
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