1.key 设计
【建议】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
trade:order:1
【建议】 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，例如：
user:{uid}:friends:messages:{mid} 简化为 u:{uid}:fr:m:{mid}
【强制】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
2.value 设计
【建议】选择适合的数据类型。
例如：实体类型(要合理控制和使用数据结构，但也要注意节省内存和性能之间的平衡) 。
反例：
set user:1:name tom
set user:1:age 19
set user:1:favor football
正例:
hmset user:1 name tom age 19 favor football
【建议】控制key的生命周期，redis不是垃圾桶。
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)。
【强制】拒绝 bigkey。(防止网卡流量、慢查询)
关于 bigKey
问题一：Redis 的 bigkey 具体指什么？
在Redis中，一个字符串大512MB，一个二级数据结构（例如hash、list、set、zset）可以存储大约40亿个(2^32-1)个元素，但实际中如果下面两种情况，一般就会认为它是bigkey：
- 字符串类型：它的big体现在单个value值很大，一般认为超过10KB就是bigkey
- 非字符串类型：哈希、列表、集合、有序集合，它们的big体现在元素个数太多。
一般来说，string类型控制在10KB以内，hash、list、set、zset元素个数不要超过5000。 反例：一个包含200万个元素的list。
问题二：bigkey 有什么危害？
导致redis阻塞（过期删除)。有个bigkey，它安分守己（只执行简单的命令，例如hget、lpop、zscore等），但它设置了过期时间，当它过期后，会被删除，如果没有使用Redis 4.0的过期异步删除(lazyfree-lazyexpire yes)，就会存在阻塞Redis的可能性。
网络拥塞。bigkey也就意味着每次获取要产生的网络流量较大，假设一个bigkey为1MB，客户端每秒访问量为1000，那么每秒产生1000MB的流量，对于普通的千兆网卡(按照字节算是128MB/s)的服务器来说简直是灭顶之灾，而且一般服务器会采用单机多实例的方式来部署，也就是说一个bigkey 可能会对其他实例也造成影响，其后果不堪设想。
问题三：什么情况下会产生 bigkey？
大多数情况下，bigkey的产生都是由于程序设计不当，或者对于数据规模预料不清楚造成的，来看几个例子：
- 社交类：粉丝列表，如果某些明星或者大v不精心设计下，必是bigkey。
- 统计类：例如按天存储某项功能或者网站的用户集合，除非没几个人用，否则必是bigkey。
- 缓存类：将数据从数据库load出来序列化放到Redis里，这个方式非常常用，但有两个地方需要注意：
- 第一，是不是有必要把所有字段都缓存
- 第二，有没有相关关联的数据，有的同学为了图方便把相关数据都存一个key下，产生bigkey
问题四：如果出现了 bigkey，那该如何优化？
第一个想法就是拆，看能不能将bigkey缩小：
- big list： list1、list2、…listN
- big hash：可以将数据分段存储，比如一个大的key，假设存了1百万的用户数据，可以拆分成 200个key，每个key下面存放5000个用户数据
如果bigkey不可避免，也要思考一下要不要每次把所有元素都取出来(例如有时候仅仅需要 hmget，而不是hgetall)，删除也是一样，尽量使用优雅的方式来处理。比如，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。
最后，还要注意防止 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）