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一、开发规范
【1】弱依赖检查与线下确认：Redis必须是弱依赖，即Redis宕机不影响业务。包括超时检查。
【2】是否当存储使用检查：Redis不能作为存储设备来使用，只能作为缓存或状态等场景来使用。存储优先使用本地缓存。
【3】超时时间检查与线下确认：Redis使用需要设置超时时间。如果超时，对应的策略和方案是什么。
【4】无状态检查：Redis同一个Key不能被不同的应用，不同的场景使用。谁生产，谁消费的原则。
【5】同步锁检查：优先使用集团框架提供的分布式锁。
【6】Key检查：Key的唯一性是否存在明显问题，与其他场景和应用的重名的可能。Key的长度，尽可能的小于128字节，禁止超过1024简洁性
保证语义的前提下，控制key的长度，当key较多时，内存占用也不容忽视可读性和可管理性 以业务名(或数据库名)为前缀(防止key冲突)，用冒号分隔，比如业务名:表名:id不要包含特殊字符，反例：包含空格、换行、单双引号以及其他转义字符需要规范（car+应用名+业务名+具体id）
【7】审批记录检查：是否已经在审批记录conf完整记录，包括审批人。
二、场景使用
合理使用数据结构： Redis支持的数据库结构类型较多：字符串String，哈希Hash，列表List，集合Set，有序集合Sorted Set, Bitmap, HyperLogLog和地理空间索引geospatial redis命令
需要根据业务场景选择合适的类型，常见的如：
【1】String可以用作普通的K-V、计数类；
【2】Hash可以用作对象如商品、经纪人等，包含较多属性的信息；
【3】List可以用作消息队列(不推荐)、粉丝/关注列表等；
【4】Set可以用于推荐；
【5】Sorted Set可以用于排行榜等；
三、键值设计
key设计：
【1】可读性和可管理性【建议】
☑️ 以业务名(或数据库名)为前缀(防止key冲突)，用冒号分隔。
☑️ 应用名:表名:id。
【2】简洁性，key长度适中【建议】
☑️ 保证语义的前提下，控制key的长度，当key较多时，内存占用也不容忽视。
eg：user:{uid}:friends:messages:{mid}简化为u:{uid}:fr:m:{mid}。
【3】不要包含特殊字符【强制】
☑️ 禁止包含特殊字符如空格，换行，单双引号，其他转义字符。
【4】Key个数限制【强制】
☑️ 由于Redis Rehash机制，实例Key数量达到一定值rehash操作时，需要有一定量空闲内存资源，如key达到134217728，rehash需要有2gb空闲内存资源，达到268435456时，rehash需要有4gb空闲内存资源。如果没有组够的内存资源rehash时会发生Key剔除（数据丢失/程序超时/甚至引起切换）。
单实例key个数达到134217728已经很大了，实例元素过大对于后续分析rdb遍历大key时会非常耗时。
四、value设计
【1】拒绝bigkey(防止网卡流量、慢查询)
☑️ 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，而且该操作不会出现在慢查询中(latency可查))
☑️ credis页面，群集所有者可以通过unlink异步清理或小批量迭代清理（或提事件给DBA来处理)
【2】一定要设置过期时间，当实例写满，根据volatile-lru淘汰老的数据
☑️ redis只是缓存，不能当成数据库来用。不设置过期时间，redis实例大小会一直无限增长，会出现机器内存耗尽、故障恢复耗时特别长等问题。
☑️ 建议使用expire设置过期时间(条件允许可以打散过期时间，防止集中过期)，不过期的数据重点关注idletime(该命令返回的是当前键从上一次访问到现在经过的时间（单位，秒）)
☑️ DBA会定期对redis集群中过期时间超过1年的数据做告警处理。
五、命令使用
【1】禁用KEYS正则匹配，可用SCAN代替
☑️ 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。
【2】O(N)命令关注N，控制集合元素尽可能小
☑️ hgetall/lrange/smembers/zrange等在集合包含元素个数较少的情况下使用。
☑️ 若规模较大，有遍历需求，可用HSCAN/SSCAN/ZSCAN渐进式遍历。
【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】Redis事务支持较弱，不建议过多使用
☑️ 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)
【5】线上禁止使用monitor命令
☑️ 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。
【6】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：
1、原生是原子操作，pipeline是非原子操作。
2、pipeline可以打包不同的命令，原生做不到。
3、pipeline需要客户端和服务端同时支持。
六、数据保存
【1】容量合理评估
☑️ 在系统设计阶段，需要考虑当前redis集群的容量是否足够，设置合理的大小和过期时间
1、内存使用率保持在[50%~85%]之间。
2、使用率<50%需要考虑缩容。
3、使用率>85%需要考虑扩容。
【2】冷热数据分离
☑️ 虽然Redis支持持久化，但是Redis的数据存储全部都是在内存中的，成本昂贵。
☑️ 建议根据业务只将高频热数据存储到Redis中【QPS大于5000】，对于低频冷数据可以使用MySQL/ElasticSearch/MongoDB等基于磁盘的存储方式，不仅节省内存成本，而且数据量小在操作时速度更快、效率更高。
【3】不同的业务数据要分开存储
☑️ 不要将不相关的业务数据都放到一个Redis实例中，建议新业务申请新的单独实例。
☑️ 因为Redis为单线程处理，独立存储会减少不同业务相互操作的影响，提高请求响应速度；同时也避免单个实例内存数据量膨胀过大，在出现异常情况时可以更快恢复服务。
【4】必须要存储的大文本数据一定要压缩后存储
☑️ 对于大文本【一般超过500字节】写入到Redis时，建议要压缩后存储。
☑️ 大文本数据存入Redis，除了带来极大的内存占用外，在访问量高时，很容易就会将网卡流量占满，进而造成整个服务器上的所有服务不可用，并引发雪崩效应，造成各个系统瘫痪
