替你踩过Redis缓存的坑，奉上使用规范和监控方法( 三 ) 一、前言在互联网应用中

推荐使用O(1)命令，如get scard等。
O(N)命令关注N的数量，如下命令需要对N值在业务层面做控制。

hgetall
lrange
smembers
zrange

例如：smember命令时间复杂度为O(n) ，当n持续增加时，会导致 Redis CPU 持续飙高，阻塞其他命令的执行。
5、Pipeline使用
说明：Pipeline是Redis批量提交的一种方式,也就是把多个命令操作建立一次连接发给Redis去执行,会比循环的单次提交性能更优。
Redis客户端执行一条命令分4个过程：发送命令 -> 命令排队 ->命令执行 -> 返回结果。

文章插图
常用的mget、mset命令，有效节约RTT（命令执行往返时间），但hgetall并没有mhgetall ，是不支持批量操作的。此时，需要使用Pipeline命令

文章插图
例如：直播中台项目中，需要同时查询主播日、周、月排行榜，使用PIPELINE一次提交多个命令，同时返回三个榜单数据。
6、线上禁用命令

禁止使用Monitor
禁止生产环境使用monitor命令， monitor命令在高并发条件下，会存在内存暴增和影响Redis性能的隐患
禁止使用Keys
keys操作是遍历所有的key ，如果key非常多的情况下导致慢查询，会阻塞其他命令。所以禁止使用keys及keys pattern命令。
建议线上使用scan命令代替keys命令。
禁止使用Flushall、Flushdb
删除Redis中所有数据库中的所有记录，并且该命令是原子性的，不会终止执行，一旦执行，将不会执行失败。
禁止使用Save
阻塞当前redis服务器，直到持久化操作完成为止，对于内存较大的实例会造成长时间的阻塞
BGREWRITEAOF
手动AOF ，手动持久化对于内存较大的实例会造成长时间的阻塞
Config
Config是客户端配置方式，不利于Redis运维。建议在Redis配置文件中设置。

六、Redis监控
1、慢查询
方法一：slowlog获取慢查询日志
127.0.0.1:{port}> slowlog get 5
1) 1) (integer) 47
2) (integer) 1533810300
3) (integer) 175833
4) 1) "DEL"
2) "spring:session:expirations:1533810300000"2) 1) (integer) 46
2) (integer) 1533810300
3) (integer) 117400
4) 1) "SMEMBERS"
方法二：更全面的慢查询可以通过CacheCloud工具监控。
路径："应用列表"-点击相关应用名-点击"慢查询"Tab页。
点击"慢查询" ，重点关注慢查询个数及相关命令。
2、监控Redis实例绑定的CPU核心使用率
由于Redis是单线程，重点监控Redis实例绑定的CPU核心使用率。
一般CPU资源使用率为10%左右，如果使用率高于20%时，考虑是否使用了RDB持久化。
3、Redis分片负载均衡
当前redis-cluster架构模式， 3个master和3个Slave组成的集群，关注 Redis-cluster每个分片requests流量均衡情况；
通过命令获取：
redis-cli -p{port} -h{host} --stat
一般情况，超过12W需要告警。
4、关注大key BigKey
通过Redis提供的工具， redis-cli定时扫描相应Redis大Key ，进行优化。
具体命令如下：
redis-cli -h 127.0.0.1 -p {port} --bigkeys或
redis-memory-for-key -s {IP} -p {port} XXX_KEY一般超过10K为大key ，需要重点关注，建议从业务层面优化。
5、监控Redis占用内存大小
Info memory 命令查看，避免在高并发场景下，由于分配的MaxMemory被耗尽，带来的性能问题。
重点关注 used_memory_human 配置项对应的value值，增量过高时，需要重点评估。
七、总结
结合具体业务特性，合理评估Redis所需内存容量、选择数据类型、设置单key大小，才能更好地服务于业务，为业务提供高性能的保障。
作者丨Jessica Chen
来源丨vivo互联网技术（ID：vivoVMIC）
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