一、鍵值設計
1、key名設計
可讀性和可管理性
以業務名(或數據庫名)爲前綴(防止key衝突)，用冒號分隔，比如業務名:表名:id
簡潔性
保證語義的前提下，控制key的長度，當key較多時，內存佔用也不容忽視，例如：
不要包含特殊字符
反例：包含空格、換行、單雙引號以及其他轉義字符
2、value設計
拒絕bigkey
防止網卡流量、慢查詢，string類型控制在10KB以內，hash、list、set、zset元素個數不要超過5000。
反例：一個包含200萬個元素的list。
非字符串的bigkey，不要使用del刪除，使用hscan、sscan、zscan方式漸進式刪除，同時要注意防止bigkey過期時間自動刪除問題(例如一個200萬的zset設置1小時過期，會觸發del操作，造成阻塞，而且該操作不會不出現在慢查詢中(latency可查))，查找方法和刪除方法
選擇適合的數據類型
例如：實體類型(要合理控制和使用數據結構內存編碼優化配置,例如ziplist，但也要注意節省內存和性能之間的平衡)
反例：
正例:
控制key的生命週期
redis不是垃圾桶，建議使用expire設置過期時間(條件允許可以打散過期時間，防止集中過期)，不過期的數據重點關注idletime。
二、命令使用
1、O(N)命令關注N的數量
例如hgetall、lrange、smembers、zrange、sinter等並非不能使用，但是需要明確N的值。有遍歷的需求可以使用hscan、sscan、zscan代替。
2、禁用命令
禁止線上使用keys、flushall、flushdb等，通過redis的rename機制禁掉命令，或者使用scan的方式漸進式處理。
3、合理使用select
redis的多數據庫較弱，使用數字進行區分，很多客戶端支持較差，同時多業務用多數據庫實際還是單線程處理，會有干擾。
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個數(例如500以內，實際也和元素字節數有關)。
注意兩者不同：
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需要客戶端和服務端同時支持。
5、不建議過多使用Redis事務功能
Redis的事務功能較弱(不支持回滾)，而且集羣版本(自研和官方)要求一次事務操作的key必須在一個slot上(可以使用hashtag功能解決)
6、Redis集羣版本在使用Lua上有特殊要求
1、所有key都應該由 KEYS 數組來傳遞，redis.call/pcall 裏面調用的redis命令，key的位置，必須是KEYS array, 否則直接返回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，必須在1個slot上，否則直接返回error, "-ERR eval/evalsha command keys must in same slotrn"
7、monitor命令
必要情況下使用monitor命令時，要注意不要長時間使用。
三、客戶端使用
1、避免多個應用使用一個Redis實例
不相干的業務拆分，公共數據做服務化。
2、使用連接池
可以有效控制連接，同時提高效率，標準使用方式：
3、熔斷功能
高併發下建議客戶端添加熔斷功能(例如netflix hystrix)
4、合理的加密
設置合理的密碼，如有必要可以使用SSL加密訪問（阿里雲Redis支持）
5、淘汰策略
根據自身業務類型，選好maxmemory-policy(最大內存淘汰策略)，設置好過期時間。
默認策略是volatile-lru，即超過最大內存後，在過期鍵中使用lru算法進行key的剔除，保證不過期數據不被刪除，但是可能會出現OOM問題。
其他策略如下：
allkeys-lru：根據LRU算法刪除鍵，不管數據有沒有設置超時屬性，直到騰出足夠空間爲止。
allkeys-random：隨機刪除所有鍵，直到騰出足夠空間爲止。
volatile-random:隨機刪除過期鍵，直到騰出足夠空間爲止。
volatile-ttl：根據鍵值對象的ttl屬性，刪除最近將要過期數據。如果沒有，回退到noeviction策略。
noeviction：不會剔除任何數據，拒絕所有寫入操作並返回客戶端錯誤信息"(error) OOM command not allowed when used memory"，此時Redis只響應讀操作。
四、相關工具
1、數據同步
redis間數據同步可以使用：redis-port
2、big key搜索
redis大key搜索工具
3、熱點key尋找
內部實現使用monitor，所以建議短時間使用facebook的redis-faina 阿里雲Redis已經在內核層面解決熱點key問題
五、刪除bigkey
下面操作可以使用pipeline加速。
redis 4.0已經支持key的異步刪除，歡迎使用。
1、Hash刪除: hscan + hdel
2、List刪除: ltrim
3、Set刪除: sscan + srem
4、SortedSet刪除: zscan + zrem
