【Redis优化——如何优雅的设计key，优化BigKey，Pipeline批处理Key】

一、Key的设计

1. 命名规范

业务名+数据名+id
例如存储用户登录信息：login:user:id

2. 长度限制在44字节以内

如果使用的时Redis6.0版本以上，Key的编码规则有三个，int, enbstr, raw 44字节内的Key会用int或身体乳mb编码，内存占用小

二、BigKey优化

1. 查找bigkey

• 可以使用scan 0 扫描所有的Key,然后使用strlen查出大Key，这里不要使用keys *命令，会阻塞主线程
• 可以是使用Redis的第三方工具进行检测

2. 删除BigKey

• 使用unlink key 命令删除，不要使用Del key 这也会阻塞

3. 优化BigKey

• 对于大的JSON对象可以使用Hash数据结构存储，因为Hash的底层用到了ZipList，节约内存
• 对于大的Hash呢，比如一个Hash表有100万条数据，key从0-100万，此时我们可以打散Hash，就是让每100个key存储到一个hash表，让key/100，value%100，类似于分片了

三、Pipeline批处理Key

原理：建立一次网络连接，执行多条Redis命令

1. 单节点的Pipeline

    @Test
    void testPipleLine(){
    
    
        Jedis jedis = new Jedis("host", 6379);
        jedis.auth("xxx");
        Pipeline pipeline = jedis.pipelined();

        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
    
    
            pipeline.set("nb:key" + i, "value" + i);
            if (i % 100 == 0){
    
     // 每次放入100行命令
                pipeline.sync();
            }
        }
    }

2. 集群下的Pipeline

• 集群部署Redis，插入Key，每一个Key又有一个 slot插槽，这个插槽分布在所有Redis节点中，所以如果批量插入的key的插槽不在同一个节点，那么还是会有多次网络请求，最坏又变成了每次连接执行一条命令
• 解决方案采用并行slot方式
  

	//使用springredistemplate封装好的工具类
    @Test
    void testslotPipeline(){
    
    
        Map<String, String> map = new HashMap<>();
        map.put("name", "111");
        map.put("age", "222");
        map.put("gemder", "333");
        redisTemplate.opsForValue().multiSet(map);

    }