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网站定制兴田德润i在哪里舆情信息

news 2025/8/11 1:14:17

网站定制兴田德润i在哪里,舆情信息,dede网站不能运行php文件,vip网站解析建设部分内容参考：阿里redis开发规范同时，结合shigen在实习中的实践经验总结。 key的名称设计可读性和管理性业务名: 表名: id pro:user:1001简洁性控制key的长度，可以用缩写 transaction -> tras拒绝bigkey 防止网卡流量、慢查询&…

部分内容参考：阿里redis开发规范同时，结合shigen在实习中的实践经验总结。

key的名称设计

可读性和管理性

业务名: 表名: id

pro:user:1001

简洁性

控制key的长度，可以用缩写

transaction -> tras

拒绝bigkey

防止网卡流量、慢查询，string 类型控制在 10KB 以内，hash、list、set、zset 元素个数不要超过 5000

非字符串的 bigkey，不要使用 del 删除，使用 hscan、sscan、zscan 方式渐进式删除，同时要注意防止 bigkey 过期时间自动删除问题 (例如一个 200 万的 zset 设置 1 小时过期，会触发 del 操作，造成阻塞，而且该操作不会不出现在慢查询中 (latency 可查))，查找方法和删除方法

选择合适的数据类型

数据结构	描述	常用场景
String	字符串类型，可存储文本或二进制数据	缓存、计数器、分布式锁等
Hash	键值对的无序集合	存储对象、缓存、配置信息等
List	有序的字符串元素集合	消息队列、最新消息获取、粉丝列表等
Set	无序且唯一的字符串元素集合	标签系统、好友关系、集合操作等
Sorted Set	有序的字符串元素集合，每个元素关联一个分数	排行榜、范围查询、优先级队列等
Bitmap	位数组，可进行位级别的操作	用户在线状态、统计活跃用户等
HyperLogLog	基数估计算法，用于统计唯一元素的数量	网站UV统计、独立用户计数等
Geospatial	地理空间位置（经纬度）与元素之间的映射关系	地理位置查询、附近的人等
Pub/Sub	发布者/订阅者模式，用于实现消息发布和订阅机制	实时消息通知、事件驱动等
Streams	类似于日志的有序消息流	消息队列、事件溯源、实时分析等

控制key的生命周期

防止key集中过期-> 缓存雪崩

命令的使用

1、O(N) 命令关注 N 的数量

例如 hgetall、lrange、smembers、zrange、sinter 等并非不能使用，但是需要明确 N 的值。有遍历的需求可以使用 hscan、sscan、zscan 代替。

ZSCAN myset 0 MATCH prefix:* COUNT 10

2、禁用命令

禁止线上使用 keys、flushall、flushdb 等，通过 redis 的 rename 机制禁掉命令，或者使用 scan 的方式渐进式处理。

scan删除keys的shell脚本：

#!/bin/bash# 连接到 Redis 服务器
REDIS_CLI="/path/to/redis-cli"
HOST="localhost"
PORT="6379"
DB="0"# 定义删除操作函数
delete_all_keys() {# 初始化游标cursor="0"while true; do# 执行 SCAN 命令response="$($REDIS_CLI -h $HOST -p $PORT -n $DB SCAN $cursor)"# 解析 SCAN 命令的返回值cursor="$(echo "$response" | head -n 1)"keys="$(echo "$response" | tail -n +2)"# 删除当前页的所有键for key in $keys; do$REDIS_CLI -h $HOST -p $PORT -n $DB DEL "$key"done# 如果已经迭代完成了所有键if [ "$cursor" == "0" ]; thenbreakfidone
}# 调用删除操作函数
delete_all_keys

3、合理使用 select

redis 的多数据库较弱，使用数字进行区分，很多客户端支持较差，同时多业务用多数据库实际还是单线程处理，会有干扰。

4、使用批量操作提高效率

原生命令：例如 mget、mset。
非原生命令：可以使用 pipeline 提高效率。

但要注意控制一次批量操作的元素个数 (例如 500 以内，实际也和元素字节数有关)。

注意两者不同：

原生是原子操作，pipeline 是非原子操作
pipeline 可以打包不同的命令，原生做不到
pipeline 需要客户端和服务端同时支持

5、不建议过多使用 Redis 事务功能

Redis 的事务功能较弱 (不支持回滚)，而且集群版本(自研和官方) 要求一次事务操作的 key 必须在一个 slot 上(可以使用 hashtag 功能解决)

官方：redis设计成单线程，就是为了提升效率

6、Redis 集群版本在使用 Lua 上有特殊要求

1、所有 key 都应该由 KEYS 数组来传递，redis.call/pcall 里面调用的 redis 命令，key 的位置，必须是 KEYS array, 否则直接返回 error，“-ERR bad lua script for redis cluster, all the keys that the script uses should be passed using the KEYS arrayrn”

2、所有 key，必须在 1 个 slot 上，否则直接返回 error, “-ERR eval/evalsha command keys must in same slotrn”

7、monitor 命令

必要情况下使用 monitor 命令时，要注意不要长时间使用。

客户端的使用

避免多个应用使用一个redis实例

不想干的业务拆分，公共数据做服务化

使用连接池

有效的控制链接、提高效率，shigen在之前的文章中也分享过

合理的加密

redis密码的设置

淘汰策略

根据自身业务类型，选好 maxmemory-policy(最大内存淘汰策略)，设置好过期时间。

默认策略是 volatile-lru，即超过最大内存后，在过期键中使用 lru 算法进行 key 的剔除，保证不过期数据不被删除，但是可能会出现 OOM 问题。

其他策略如下：

allkeys-lru：根据 LRU 算法删除键，不管数据有没有设置超时属性，直到腾出足够空间为止。
allkeys-random：随机删除所有键，直到腾出足够空间为止。
volatile-random: 随机删除过期键，直到腾出足够空间为止。
volatile-ttl：根据键值对象的 ttl 属性，删除最近将要过期数据。如果没有，回退到 noeviction 策略。
noeviction：不会剔除任何数据，拒绝所有写入操作并返回客户端错误信息 “(error) OOM command not allowed when used memory”，此时 Redis 只响应读操作。

相关工具

删除 bigkey

案例中展示的是java的操作，可以根据实际的情况改写成shell或python脚本

1、Hash 删除: hscan + hdel

public void delBigHash(String host, int port, String password, String bigHashKey) {Jedis jedis = new Jedis(host, port);if (password != null && !"".equals(password)) {jedis.auth(password);}ScanParams scanParams = new ScanParams().count(100);String cursor = "0";do {ScanResult<Entry<String, String>> scanResult = jedis.hscan(bigHashKey, cursor, scanParams);List<Entry<String, String>> entryList = scanResult.getResult();if (entryList != null && !entryList.isEmpty()) {for (Entry<String, String> entry : entryList) {jedis.hdel(bigHashKey, entry.getKey());}}cursor = scanResult.getStringCursor();} while (!"0".equals(cursor));//删除bigkeyjedis.del(bigHashKey);
}

2、List 删除: ltrim

public void delBigList(String host, int port, String password, String bigListKey) {Jedis jedis = new Jedis(host, port);if (password != null && !"".equals(password)) {jedis.auth(password);}long llen = jedis.llen(bigListKey);int counter = 0;int left = 100;while (counter < llen) {//每次从左侧截掉100个jedis.ltrim(bigListKey, left, llen);counter += left;}//最终删除keyjedis.del(bigListKey);
}

3、Set 删除: sscan + srem

public void delBigSet(String host, int port, String password, String bigSetKey) {Jedis jedis = new Jedis(host, port);if (password != null && !"".equals(password)) {jedis.auth(password);}ScanParams scanParams = new ScanParams().count(100);String cursor = "0";do {ScanResult<String> scanResult = jedis.sscan(bigSetKey, cursor, scanParams);List<String> memberList = scanResult.getResult();if (memberList != null && !memberList.isEmpty()) {for (String member : memberList) {jedis.srem(bigSetKey, member);}}cursor = scanResult.getStringCursor();} while (!"0".equals(cursor));//删除bigkeyjedis.del(bigSetKey);
}

4、SortedSet 删除: zscan + zrem

public void delBigZset(String host, int port, String password, String bigZsetKey) {Jedis jedis = new Jedis(host, port);if (password != null && !"".equals(password)) {jedis.auth(password);}ScanParams scanParams = new ScanParams().count(100);String cursor = "0";do {ScanResult<Tuple> scanResult = jedis.zscan(bigZsetKey, cursor, scanParams);List<Tuple> tupleList = scanResult.getResult();if (tupleList != null && !tupleList.isEmpty()) {for (Tuple tuple : tupleList) {jedis.zrem(bigZsetKey, tuple.getElement());}}cursor = scanResult.getStringCursor();} while (!"0".equals(cursor));//删除bigkeyjedis.del(bigZsetKey);
}