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1
阿
⾥
巴巴
R
edi
s
使
⽤
规
范
规
范
⼀:
控
制
ke
y
的
⻓
度
规
范
⼆
:
避
免
使
⽤
bigke
y
规
范
三:
使
⽤
⾼
效
序
列化
⽅
法
和压
缩
⽅
法
规
范
四
:
使
⽤
整数
对
象
共
享
池
规
范
五
:
使
⽤
R
edi
s
保
存
热
数据
规
范
六
:不
同
的
业
务
数据
分
实
例
存
储
规
范
七:
在
数据
保
存
时
,
要设
置
过
期时
间
规
范
⼋
:
控
制
R
edi
s
实
例
的
容
量
规
范
九
:
线
上
禁
⽤
部
分
命
令
规
范
⼗
:
慎
⽤
MONI
T
O
R
命
令
规
范
⼗
⼀:
慎
⽤
全
量
操
作
命
令
规
范
⼗
⼆
:
选
择
合
适
的
数据
类
型
规
范
⼗
三:
开
启
la
zy
-
f
r
ee
机
制
规
范
⼗
四
:不
使
⽤
复
杂
度
过
⾼
的
命
令
规
范
⼗
五
:
执
⾏
O
(
N
)
命
令
时
,
关
注
N
的
⼤
⼩
规
范
⼗
六
:
关
注
DEL
时
间
复
杂
度
规
范
⼗
七:
批
量
命
令代
替
单
个
命
令
规
范
⼗
⼋
:
避
免
集
中
过
期
ke
y
规
范
⼗
九
:
使
⽤
⻓
连
接操
作
R
edi
s
,
合
理
配
置
连
接
池
规
范
⼆
⼗
:
只
使
⽤
db
规
范
⼆
⼗
⼀:
使
⽤
物
理
机
部
署
R
edi
s
规
范
⼆
⼗
⼆
:
关
闭
操
作
系统
内
存
⼤
⻚
机
制
规
范
⼆
⼗
三:
合
理
配
置
主从
复
制
参
数
规
范
⼆
⼗
四
:
扫
描
线
上
实
例
时
,
设
置
休
眠
时
间
规
范
⼆
⼗
五
:
从
库必
须
设
置
为
s
la
v
e
-
r
ead
-
on
l
y
规
范
⼆
⼗
六
:
合
理
配
置
t
i
m
e
out
和
t
c
p
-
kee
p
ali
v
e
参
数
规
范
⼆
⼗
七:
调
整
m
a
xm
e
mory
时
,
注
意
主从
库
的
调
整
顺
序
规
范
⼆
⼗
⼋
:
R
edi
s
安
全
保
证
2
当
key
字
符
串
的
⻓
度
增
加
时
,
SDS
中
的
元
数据
也会
占
⽤
更
多
内
存
空
间
。
我
们
在
设
置
key
的
名
称
时
,
要
注
意
控
制
key
的
⻓
度
。
我
们
要
尽
量
把
String
类
型
的
数据
⼤
⼩
控
制
在
10
KB
以
下
。
尽
量
把
集
合
类
型
的
元
素
个
数控
制
在
1
万
以
下
。
假
设
Hash
集
合
的
hash-max-ziplist-entries
配
置
项
是
1000
,
如
果
Hash
集
合
元
素
个
数
不
超
过
1000
,
就
会使
⽤
ziplist
保
存
数据
。
规
范
⼀:
控
制
key
的
⻓
度
规
范
⼆
:
避
免
使
⽤
bigkey
3
紧
凑
型
数据
结
构
虽
然
可
以
节
省
内
存
,
但
是
会
在
⼀
定
程
度
上
导
致
数据
的
读
写
性
能
下
降
。
所
以
,
如
果
业
务
应
⽤
更
加
需
要
保
持
⾼
性
能
访
问
,
⽽
不
是
节
省
内
存
的
话
,
在
不
会
导
致
bigkey
的
前
提
下,
你
就
不
⽤
刻
意
控
制
集
合
元
素
个
数
了
。
为了
节
省
内
存
,
除
了
采
⽤
紧
凑
型
数据
结
构
以
外
,
我
们
还
可
以
遵
循
两个
使
⽤
规
范
,
分别
是
使
⽤
⾼
效
的
序
列化
⽅
法
和压
缩
⽅
法
,
这
样
可
以
减
少
value
的
⼤
⼩
。
Redis
中
的
字
符
串
都
是
使
⽤
⼆
进
制
安
全
的
字
节
数
组
来
保
存
的
,
所
以
,
我
们
可
以
把
业
务
数据
序
列化
成
⼆
进
制
数据
写⼊到
Redis
中
。
但
是
,不
同
的
序
列化
⽅
法
,
在
序
列化
速
度
和
数据
序
列化
后
的
占
⽤
内
存
空
间
这
两个
⽅
⾯
,
效
果是
不
⼀
样
的
。
⽐
如
说
,
protostuff
和
kryo
这
两
种
序
列化
⽅
法
,
就
要
⽐
Java
内
置
的
序
列化
⽅
法
(
java-
build-in-serializer
)
效
率
更
⾼
。
此
外
,业
务
应
⽤
有时
会使
⽤
字
符
串
形式
的
XML
和
JSON
格
式
保
存
数据
。
这
样
做
的
好处
是
,
这
两
种
格
式
的
可
读
性
好
,
便于
调试
,不
同
的
开
发
语⾔
都
⽀
持
这
两
种
格
式
的
解
析
。
缺
点
在
于
,
XML
和
JSON
格
式
的
数据
占
⽤
的
内
存
空
间
⽐
较
⼤
。
为了
避
免
数据
占
⽤
过
⼤
的
内
存
空
间
,
我
建
议
使
⽤
压
缩
⼯
具
(
例
如
snappy
或
gzip
),
把
数据
压
缩
后
再写⼊
Redis
,
这
样
就
可
以
节
省
内
存
空
间
了
。
整数
是
常
⽤
的
数据
类
型
,
Redis
内
部
维
护
了
0
到
9999
这
1
万个
整数
对
象
,
并
把
这
些
整数
作为
⼀
个
共
享
池
使
⽤
。
换
句
话说
,
如
果
⼀个
键
值
对
中
有
0
到
9999
范
围
的
整数
,
Redis
就
不
会为
这
个
键
值
对
专
⻔
创
建
整
数
对
象
了
,
⽽
是
会
复
⽤
共
享
池
中
的
整数
对
象
。
这
样
⼀
来
,
即
使
⼤
量键
值
对
保
存
了
0
到
9999
范
围
内
的
整数
,
在
Redis
实
例中
,
其
实
只
保
存
了
⼀
份
整数
对
象
,
可
以
节
省
内
存
空
间
。
规
范
三:
使
⽤
⾼
效
序
列化
⽅
法
和压
缩
⽅
法
规
范
四
:
使
⽤
整数
对
象
共
享
池
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潘顾昌
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