这份Redis使用规范，拿走不谢

　　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。一、键名设计1、key名设计
　　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：leesonid：21
　　3。控制key的长度
　　key太长量一大起来就会非常占用内存2、value设计
　　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，只会浪费内存空间二、命令使用
　　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。三、缓存设计
　　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maxmemorypolicy）
　　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。缓存的高可用会影响业务；产生深耦合会发生无法预料的效果；会对维护产生负效果。四、场景实战问题1、项目redis使用问题
　　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。2、慎用laravel自带的cache功能
　　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。3、注意key的过期时间设置
　　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。4、小心缓存穿透
　　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。5、慎用缓存层层包裹
　　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。6、慎用将redis做为消息队列
　　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）。五、查询使用问题1、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。六、其他1、redis同步工具
　　阿里云的redisshake工具，方便快速2、大key查询
　　阿里云有大key分析工具
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