Redis系列1：深刻理解高性能Redis的本质
Redis系列2：数据持久化提高可用性
Redis系列3：高可用之主从架构
Redis系列4：高可用之Sentinel(哨兵模式）
Redis系列5：深入分析Cluster 集群模式
追求性能极致：Redis6.0的多线程模型
追求性能极致：客户端缓存带来的革命
Redis系列8：Bitmap实现亿万级数据计算
Redis系列9：Geo 类型赋能亿级地图位置计算
Redis系列10：HyperLogLog实现海量数据基数统计
Redis系列11：内存淘汰策略
Redis系列12：Redis 的事务机制
Redis系列13：分布式锁实现
Redis系列14：使用List实现消息队列
Redis系列15：使用Stream实现消息队列
Redis系列16：聊聊布隆过滤器（原理篇）
Redis系列17：聊聊布隆过滤器（实践篇）
Redis系列18：过期数据的删除策略
Redis系列19：LRU淘汰内存淘汰算法分析
Redis系列20：LRU淘汰内存淘汰算法分析
Redis系列21：缓存与数据库的数据一致性讨论
Redis系列22：Redis 的Pub/Sub能力
Redis系列23：性能优化指南

1 Redis 操作规范

1.1 缓存的使用时机判断

1. 【建议】系统为单体系统，整体QPS小于200的，不建议草率引入缓存，应该有更多的办法进行效率提升
   缓存的引入根据系统的业务流量、应用规模而定，对于系统规模小低并发低流量的应用而言，引入缓存并不会带来性能的显著提升，反而会带来应用的复杂度以及较高的运维成本。
2. 【建议】响应能力，数据响应的正常容忍度为0.5s，临界容忍度为2s，当我们发现响应时间超建议值，并没有太大优化空间的时候，可以考虑加入缓存。
   说明：建立在对数据具有高效响应的需求的时候，缓存是基于内存映射的，相对于磁盘存取来说会快很多。
3. 【建议】热点数据，这边指的是同一个系统中的相对热点数据，20%的数据占据了整个请求周期（比如24小时）的80%的流量，那就建议在这20%的流量上做缓存。
   对于热点信息被频繁读取，为避免数据库超载的IO操作的情况下，可以适当使用缓存进行缓冲。
4. 【建议】读写比例，缓存应该建立在多读少写（高频读取、低频修改）的业务场景中。
   一般读写比要达到 9 : 1，读比例越高越好，这样建立缓存的价值比较大。

1.2 缓存类型的使用建议

1.2.1 数据类型

1.2.2 字符文本（REDIS_STRING） 适用场景建议

1. 【建议】选型为简易文本类缓存 ：比如普通的字符、文本、Json结构 ，通常能起到加速读写和降低后端压力的作用。
2. 【建议】计数场景：用于对数值进行增减，同样适用于分布式系统的增量和减量计算
   • incr/decr key // 自增1
   • incrby/decrby key increment // 增加指定数值
   • incrbyfloat/decrbyfloat key increment // 增加一个浮点数
3. 【建议】共享Session：在分布式系统中，用户的每次请求会访问到不同的服务器，这就会导致 session 不同步的问题。

1.2.3 列表（REDIS_LIST）适用场景建议

1. 【建议】消息队列：列表用来存储多个有序的字符串，既然是有序的，那么就满足消息队列的特点。使用lpush+rpop或者rpush+lpop实现消息队列。
2. 【建议】栈：由于列表存储的是有序字符串，满足队列的特点，也就能满足栈先进后出的特点，使用lpush+lpop或者rpush+rpop实现栈。
3. 【建议】有序的对象列表：列表的元素不但是有序的，而且还支持按照索引范围获取元素。比如我们可以使用命令lrange key 0 9分页获取文章列表。
   说明：朋友圈的点赞列表、评论列表、排行榜：lpush命令和lrange命令能实现最新列表的功能，每次通过lpush命令往列表里插入新的元素，然后通过lrange命令读取最新的元素列表。

1.2.4 哈希表（REDIS_HASH）适用场景建议

1. 【建议】key、field、value结构场景，如购物车：hset [key] [field] [value] 命令， 可以实现以用户Id，商品Id为field，商品数量为value，恰好构成了购物车的3个要素。
2. 【建议】对象存储场景：hash类型的(key, field, value)的结构与对象的(对象id, 属性, 值)的结构相似，也可以用来存储对象。
   说明：Redis 中的Hash和 Java 的HashMap更加相似，是数组+链表的结构，当发生 hash 碰撞时将会把元素追加到链表上，值得注意的是在Redis的Hash中value只能是字符串。

1.2.5 集合（REDIS_SET）适用场景建议

说明：Redis 中的 Set和Java中的HashSet 类似，内部的键值对是无序、唯一 的。相当于一个特殊的字典，字典中所有的value默认都是一个NULL值。当集合中最后一个元素被移除之后，数据结构被自动删除，内存被回收。

1. 【建议】通用的HashSet 集合使用场景，对于Set中的取值、判断、统计，添加跟移出都有很便利的支持。
   比如社交领域的 好友、关注、粉丝、感兴趣的人 等场景：
   • sinter 命令可以获得A和B两个用户的共同好友；
   • si**ember 命令可以判断A是否是B的好友；
   • scard 命令可以获取好友数量；
   • 关注时，**ove 命令可以将B从A的粉丝集合转移到A的好友集合
2. 【建议】Set具备随机获取能力，建议在一些对集合值随机取数场景使用。
   类似首页展示随机：美团首页有很多推荐商家，但是并不能全部展示，set类型适合存放所有需要展示的内容，而 srandmember 命令则可以从中随机获取几个。
3. 【建议】Set具备Single能力，建议在一些对集合值需要去重的场景中使用。
   类似存储某活动中中奖的用户ID ，因为有去重功能，可以保证同一个用户不会中奖两次。

1.2.6 有序集合（REDIS_ZSET）适用场景建议

说明：zset也叫SortedSet，一方面保证了内部 value 的唯一性，另方面它可以给每个 value 赋予一个score，代表这个value的排序权重，所以又具备排序功能。

1. 【建议】带排序条件的列表集合，比如排行榜场景，但是和list不同的是zset它能够实现动态的排序，例如： 可以用来存储粉丝列表，value 值是粉丝的用户 ID，score 是关注时间，我们可以对粉丝列表按关注时间进行排序。
   另外如 存储学生的成绩， value 值是学生的 ID, score 是他的考试成绩。 我们对成绩按分数进行排序就可以得到他的名次。

1.3 缓存的定义和使用规范

1.3.1 Key 定义规范

1. 【必须】key的命名需遵循小写原则，且不允许重复key，否则会产生覆盖情况。
2. 【必须】建议使用 “平台缩写“+“”+“项目名”+“”+“业务含义” 的英文作为key的前缀，防止key冲突，用下划线"_" 、":" 或 “.” 作为间隔，字符包含A-Z,a-z,0-9,提高可读性和可维护性。
   如 mt_shop_order、bidu_istio_userinfo
3. 【必须】禁止使用redis保留字命名key。参考这边
4. 【建议】合理控制key的长度，避免使用过长的key或者过简单的key，减少内存消耗并增加易读性，一般key长度不建议超过30字符;
5. 【必须】禁止使用特殊字符：如空格、换行符、单双引号及其他转义字符等;
6. 【建议】避免使用超大field的复杂类型对象，超大类型的field需要进行切割;

1.3.2 Value 使用规范

1. 【必须】禁止使用bigkey，防止网卡流量过载和慢查询,如：string类型控制在10KB以内，hash、list、set、zset 元素个数不要超过5000;
2. 【建议】非字符串的bigkey，尽量避免使用整体 del删除，使用hscan、sscan、zscan方式渐进式删除，可pipeline加速，同时要注意防止bigkey过期时间自动删除问题导致的性能损耗;
3. 【建议】选择合适的数据类型，节省内存，提高性能; 我们在数据类型的使用规范建议那边有提出了建议。

1.3.3 实例及资源使用规范

1. 【建议】单一职责原则：一个业务使用一个实例，避免多个业务共用一个实例;
   这个是指做Redis实例拆分的时候，尽量按照业务领域去拆分。并不是指一个业务程序只能调用一个缓存实例。
   做隔离一方面是避免业务相互影响，另一方面避免单实例膨胀，并能在故障时降低影响面，快速恢复。
2. 【建议】单个实例最大内存占用率使用不能超过实体机的80% 。 指标：保证 ≤ 80%， ≤ 50% 优
3. 【建议】单个实例最大CPU占用率使用不能超过实体机的70% 。指标：保证 ≤ 70%以内，≤ 50 % 优
4. 【建议】按业务线合理预估内存使用大小(一般为6个月 - 24个月);
5. 【建议】分析缓存命中率，缓存的命中率应该高达80%以上，至少不低于 60%，否则需检查是否有不合理的缓存使用。
6. 【建议】为缓存实例指定对应的服务应用，同一个服务下的不同实例可以直连访问。其它服务需要访问则要通过接口进行访问。

1.3.4 垃圾回收及失效规范

1. 【必须】提前评估数据的生命周期，合理设置数据过期时间和实效策略，如无特殊情况，所有key必须均设置过期时间;
2. 【必须】避免使用系统自带的自动过期时间机制;
3. 【建议】定期手动清理数据空间，避免僵尸缓存占用空间;
4. 【建议】批量建立的缓存需要打散过期时间，防止集中过期导致数据不可恢复带来的影响; 一般我们采用 n * 3/4 + n * random() 。所以，如果是8小时，就是6小时 + 0~2小时的随机值。
   
5. 【必须】尽量避免将缓存持久化，这也是Redis官方的建议，需要将缓存持久化的项（无论是AOF还是RDB）或者无过期时间的项，均需严格报备评审并做记录，无用时需严格销毁。

1.3.5 命令使用规范

1. 【建议】控制列表长度N的数量，一般控制在1W以内，有遍历的需求可以使用hscan、sscan、zscan代替;
   一个列表最多可以包含 2^32 - 1 个元素 (4294967295, 每个列表超过40亿个元素)，但是如果列表太长，就跟它高速缓存的目标相悖
2. 【必须】禁止使用keys、flushall、flushdb等操作;
   • KEYS：该命令需要对 Redis 的全局哈希表进行全表扫描，严重阻塞 Redis 主线程；（应该使用 scan 来代替，分批返回符合条件的键值对，避免主线程阻塞）
   • FLUSHALL：删除 Redis 实例上的所有数据，如果数据量很大，会严重阻塞 Redis 主线程；
   • FLUSHDB，删除当前数据库中的数据，如果数据量很大，同样会阻塞 Redis 主线程。（加上 ASYNC 选项，让 FLUSHALL，FLUSHDB 异步执行）
3. 【建议】使用批量操作，提高效率，控制一次性操作元素个数，建议为500;
   说明：获取集合中的元素（HASH 类型的 hgetall、List 类型的 lrange、Set 类型的 **embers、zrange 等命令）。如果全量或大量操作会对整个底层数据结构进行全量扫描 ，导致阻塞 Redis 主线程。
4. 【建议】减少事务的使用(redis暂时不支持事务回滚)；
5. 【必须】扫描涉及元素数量比较大且设置过期时间的禁止使用scan;

2 Redis 高可用操作规范

说明：本标准以业内现有的主流分布式数据存储服务能力 为参考，建议读者在设计具备高可用缓存服务的时候，可以通过以下几个部分进行衡量。

2.1 高可用集群模式设计

主要包含三种模式：常规的主从模式，哨兵模式，和高扩展的分布式集群，配合使用。读者在在设计的时候，根据业务规模和具体实现情况进行选择。

1. 【必须】最低要求，主从集群模式下，需保证如果主库发生故障，能够识别到即对主从进行切换，并利用心跳包进行探活并恢复。
2. 【建议】尽量满足，哨兵模式下，会有对应的竞选机制，对故障进行下线，对新主机进行竞选。
3. 【建议】尽量满足，分布式集群下，支持对集群的 负载均衡、强事务、故障离群和恢复能力。
   ★设计建议参考业内竞品作为准入标准，如DBProxy 包含 Sentinal进程，为探活、故障离群和故障恢复提供很好的帮助。

2.2 安全建设能力设计

设计时需要保证如下基本要求：

1. 【必须】对于敏感数据进行加密，如身份证、电话、用户住址等，密码类需保证不可逆。
2. 【必须】支持IP黑白名单配置，避免非法IP的恶意访问。
3. 【必须】对于SQL入侵、注入有比较好的检测和隔离，非法字符的过滤和转义，这个需要武装到程序级别上，业内已经有很标准的方案了。
   准入的标准就是拦截率超过 95%，准确率99.9%（需避免误拦截正确的请求）以上。
4. 【必须】核心模块有标准的操作记录（如 操作模块、操作人员、操作时间、数据变动、说明），支持SQL安全审计。

2.3 备份与恢复能力设计

1. 【必须】支持定时自动备份（编写备份脚本自动执行 或者 任务服务去定时执行）和手动备份
2. 【必须】支持定期的全量备份 Week级别、Month级别 ，和定期 Day级别 的增量备份
3. 【必须】有完整的灾备恢复操作文档 和 定期演练机制，保证 恢复速度10G/min ，数据完整性99.99%，恢复成功率：99.99%。

2.4 高可用架构-异地多活

异地多活

1. 【建议】异地多活，多IDC，能保证非强同步（即异步同步），也就是说数据保持最终一致性，并非强一致性。
2. 【建议】多主之间需保证支持至少 1W TPS传输峰值达到 10M/s。
3. 【建议】机房具备容灾：建议多IDC部署，避免单个机房掉电、火灾、网络故障 导致整个系统不可用。
4. 【建议】需保证单机房异交换机部署方式，具备一定的高可用能力。可以部署多个节点，部分节点挂掉后不影响业务；
   数据节点支持多副本，单节点挂掉后，不影响业务，管理节点具备高可用性，支持多个节点部署。
5. 【建议】异地机房如果只是用作备服，异步同步可以允许有些许数据延迟，延迟时间不应超过5分钟。
   异地的数据中心 主 - 主 同步采用的是异步同步，如下图所示，是异步获取的，会因为延迟导致的数据暂时不一致性。
   

2.5 缓存击穿、缓存雪崩、缓存穿透预防设计

2.5.1 随机过期时间（参考1.3.4 第 4点做法）

2.5.2 大数据集合场景启用BloomFilter

参考这篇：布隆过滤器

2.5.3 短暂降级：空初始值

参考这篇：再聊缓存击穿，面试是一场博弈

2.5.4 计算服务层或数据服务层降级、限流

完整策略参考这篇：缓存的雪崩预防设计

3 流程上的约束

1. 建立严格的代码评审机制和刷库评审机制。操作Redis的代码提交合并或者脚本提交刷库执行之前需要上级评审/交叉评审。
2. 引入开源评审工具。增加扫描工具、脚本进行定期检查MySQL、Redis。