Redis在大数据量处理上的那些事儿，数据多了到底咋办呢

（引用来源：Redis官方文档、多位资深运维工程师的社区分享、高可用架构案例解析）

Redis在大数据量处理上的那些事儿，数据多了到底咋办呢？这确实是个让很多用Redis的人头疼的问题，Redis快是快，但它不是魔术师，它的本事都基于一个前提：你得把数据都放在内存里，当你的数据量蹭蹭往上涨，快要撑破内存的时候，或者读写操作多到单台机器快扛不住的时候，麻烦就来了，下面我们就来聊聊，面对这些情况,大家通常是怎么做的。

第一招：从数据本身下手，精打细算

数据多了，最先想到的可能不是加机器，而是看看数据本身有没有“水分”可以挤掉，这就像你搬家，东西太多，先看看有没有旧衣服、旧书可以扔掉一样。

• 设置过期时间（TTL）：这是最基本也最有效的一招，很多数据其实是有生命周期的，比如用户的登录会话、短信验证码、临时缓存的计算结果，给这些数据设置一个合理的过期时间，让Redis自动清理，可以省下大量的内存空间，千万别让那些本该“寿终正寝”的数据永远霸占着内存。
• 精简键值对：起键名的时候别太随意，比如存用户信息，你用 user:10001:profile:name 可能就比 用户10001的姓名这个数据 要节省空间，更重要的是值的设计，如果存的是对象，比如用户信息有姓名、年龄、城市等，不要用多个独立的键存，而是用Hash（哈希）结构把它们存到一起，这样Redis管理起来开销更小，还有就是，如果能用数字类型（比如用1、2、3代表状态），就别用字符串（active”, “inactive”）。
• 选择合适的数据结构：Redis提供了好几种数据结构，用对了能省很多事，比如你要统计网站的独立访客，上亿的用户ID如果你用Set（集合）存，内存可能很快就爆了，但如果你用HyperLogLog，可能只需要12KB内存就能完成大概率的去重统计，虽然不100%精确，但很多场景下够用了，再比如，要记录用户最近浏览的10个商品，用List（列表）控制长度，或者用ZSET（有序集合）按时间排序,都很高效。

第二招：升级硬件，简单粗暴

如果数据精简到头了，还是放不下，或者读写压力实在太大，最直接的办法就是“氪金”——升级硬件。

• 加大内存：给服务器插上更大的内存条，这是最立竿见影的方法，但成本也高,而且总会遇到物理上限。
• 使用更快的存储设备：虽然Redis主要操作内存，但持久化（把数据写到硬盘做备份）的时候会用到磁盘,用高性能的SSD硬盘可以大大减少持久化操作对性能的影响。

但硬件升级总有极限，而且成本越来越高,这时候就需要更高级的玩法了。

第三招：分布式架构，化整为零

当单台Redis服务器（我们叫它实例）的能力达到瓶颈时，就必须把数据和请求分散到多台机器上，这就是分布式,主要有两种路子：

• 读写分离（主从复制）：就像公司里老板负责拍板（写数据），然后找一堆秘书（从库）把老板的决定抄送给大家（读数据），你设置一个主库（Master）专门负责接收写操作，然后挂上好几个从库（Slave），主库会把数据同步给从库，这样，所有的读请求都可以分流到从库上去，大大减轻了主库的压力，这个模式还有个好处是提高了可用性，万一主库宕机了，可以选一个从库“扶正”成新的主库,继续服务。
• 分片（Sharding）：这是应对海量数据的终极武器，想象一下，一本超级厚的电话簿，一个人查不过来，那就把它撕成几份，分给几个人同时查，Redis分片也是这个道理，你把整个数据集拆分成很多小块（分片），每个分片由不同的Redis实例（甚至可以是不同的服务器）来负责存储和读写，至于怎么分，有很多策略，比如根据键的哈希值取模，或者范围分片等，现在大家通常不会自己手动去搞这么复杂的分片，而是直接使用Redis Cluster（Redis集群），Redis集群自动帮你管理数据分片和在各个节点间的分布，你只要把它当成一个整体的Redis来用就行了,它会自动把请求路由到正确的分片上。

第四招：冷热分离，区别对待

不是所有数据都被频繁访问，比如电商平台，用户最近浏览的商品是“热数据”，需要快速访问；而一年前的订单记录可能就是“冷数据”，偶尔才查一次，把这两种数据混在一起,对昂贵的Redis内存是一种浪费。

• 做法：可以只把最需要速度的“热数据”放在Redis里，那些访问频率很低的“冷数据”，可以定期从Redis里清理出去，然后存到更便宜的存储里，比如MySQL数据库或者云上的对象存储，当用户真的需要访问这些冷数据时，应用层可以先查Redis，查不到再去后端数据库查，虽然慢一点，但毕竟次数少，可以接受,这需要应用代码做一些逻辑判断。

总结一下

数据多了怎么办？不是一个单一答案,而是一个组合拳：

1. 先优化：给数据“瘦身”,用好数据结构和过期时间。
2. 再扩容：升级硬件,提升单机能力。
3. 后分治：用主从复制做读写分离,用集群分片应对海量数据。
4. 善取舍：实施冷热数据分离,好钢用在刀刃上。

实际当中，这些方法往往是结合使用的，一个大型应用可能会搭建一个Redis集群，集群里的每个节点本身又是一个主从复制组，并且所有的键都设置了TTL，理解这些策略，就能根据自己项目的实际情况,找到最适合的应对之道。