1. Redis的key命名规范

1. 建议全部大写，不强制

2. key不能太长也不能太短，太短可读性太差，键名越长越占资源（毕竟内存很贵 按需申请）

3. key 单词与单词之间以分号":"分开，如{member:info:userabc}

4. redis使用的时候注意命名空间，一个项目一个命名空间，项目内业务不同命名空间也不同

一般情况下：

1) 第一段放置业务标识名或其缩写 如"member"

2) 第二段放信息标识 如, info/benefit/order:

3) 第三段放置用于区分区key的字段，如userId、priductId、activityId

eg：常见的设置登录token

key： PRO:USER:LOGINNAME:373166324

value：12kd-dsj5ce-d4445-h4sd472

2. Redis根据命名空间分组存储数据

在使用Redis进行数据缓存时，往往数据量是比较大的，若直接以普通键值对：key：value存储，就会显得比较乱，数据分类不明显，不易于查看和查找数据，就像下图一样：

 这时，我们可以采取以命名空间开头的方式存储数据，使不同类型的数据统一放到一个命名空间下，一目了然；那么如何以命名空间分组呢？其实很简单，只用在存储数据时，键值对中的键命名以冒号分开即可：

在微服务模式下，存在一个项目多个微服务工程，共享redis集群的情况，因此多个工程的redis的key是相同的，这里补充一个代码技巧：我们一般将redis的key命名规范定义在公共的二方包里面，如XXcore-common，里面定义各个业务场景的redis key的生成规则，不推荐在代码中直接使用String.join(":", "member", "info": "ab123456")这样的写法，这种写法可能导致读写的redis key不一致难以维护；

代码示例：

package com.membercore.common.utils;

import com.membercore.common.constants.CacheKeyConstants;

import java.util.Date;

/**
 * @Author AA
 * @description 构建redisKey工具类
 * @CreateDate 2020/03/13
 */
public class CacheKeyUtils {

    public static final String SEPERATOR = ":";

    /**
     * 获取所有类型会员信息key member:info:all:#{openId}
     *
     * @param openid
     * @return
     */
    public static String getMemberAllInfoKey(String openid) {
        return String.join(SEPERATOR, CacheKeyConstants.MEMBER_PREFIX, "all", openid);
    }

    /**
     * 获取用户权益key member:benefit:#{openId}:#{bizType}:#{memberPeriod}
     *
     * @param openid
     * @param bizType
     * @param memberPeriod
     * @return
     */
    public static String getMemberBenefitKey(String openid, Integer bizType, Date memberPeriod) {
        String memberPeriodStr = DateUtil.toStringByFormat(memberPeriod, DateUtil.DATE_FORMAT_2);
        return String.join(SEPERATOR, CacheKeyConstants.MEMBER_BENEFIT_PREFIX, openid, String.valueOf(bizType), memberPeriodStr);
    }

    /**
     * 获取权益任务key benefitTask:#{taskCode}
     *
     * @param taskCode
     * @param bizType
     * @return
     */
    public static String getBenefitTaskKey(String taskCode, Integer bizType) {
        return String.join(SEPERATOR, CacheKeyConstants.BENEFIT_TASK_PREFIX, taskCode, String.valueOf(bizType));
    }

    /**
     * 获取权益模板key benefit:#{benefitId}
     *
     * @param benefitId
     * @param benefitType
     * @return
     */
    public static String getBenefitKey(String benefitId, Integer benefitType) {
        return String.join(SEPERATOR, CacheKeyConstants.BENEFIT_PREFIX, benefitId, String.valueOf(benefitType));
    }

    /**
     * 获取小红点key reddot:#{openid}
     *
     * @param openid
     * @param bizType
     * @return
     */
    public static String getRedDotKey(String openid, Integer bizType) {
        return String.join(SEPERATOR, CacheKeyConstants.RED_DOT_PREFIX, openid, String.valueOf(bizType));
    }

}

3. Redis容量预估计算（扩容、申请）

新业务场景需要使用redis时，一般会需要申请redis资源，如2G/4G/8G...申请redis容量，跟业务有关，如用户数、用户资产数、商品数量、活动数量，此外对于每一个缓存item，其缓存的key和value的长度也会影响，二者是乘积的关系；

这里给一个公式做一个快速容量预估参考：

（key的长度 + value的长度）X 数量 X 1.2

以上是一种快速计算的公式，如果想根据redis数据结构来作精确计算，可以参考下述的帖子，针对每种数据结构，结构中的变量及类型，精确算出某种结构的缓存大小，如String类型：

1个dictEntry结构，24字节，负责保存具体的键值对; 向上取整为32；

1个redisObject结构，16字节，用作val对象; 向上取整为16；

1个SDS结构，(key长度 + 9)字节，用作key字符串; 向上取整16/32/...

1个SDS结构，(val长度 + 9)字节，用作val字符串;向上取整16/32/...

当key个数逐渐增多，redis还会以rehash的方式扩展哈希表节点数组，即增大哈希表的bucket个数，每个bucket元素都是个指针(dictEntry*)，占8字节，bucket个数是超过key个数向上求整的2的n次方，如2000个key，1024<2000<2048，因此bucket个数为2048；

加上向上2的n次方取值，计算公式为：

( 32 + 16 + (keyLength+9)取整 + (valLength+9)取整 )*数量 + (数量)向上取整*8(指针大小)；

如：key长度为 13（13+9->32），value长度为15（15+9->32），key个数为2000（2000->2048）

根据上面总结的容量评估模型，容量预估值为2000 ×(32 + 16 + 32 + 32) + 2048× 8 = 240384

【参考】：

Redis相关数据结构的容量评估（这个帖子讲了一个结论解释了为什么计算出来的值是24字节，实际上计算时用的是32）

​​​​​​Redis容量评估

怎么计算字符串内存空间的占用

更快的方式，已经有在线的估算工具：Redis容量预估-极数云舟