Redis那些核心技巧和实战经验，帮你打造更快更稳的高性能应用

根据“Redis实战”和“Redis设计与实现”等资料，要打造高性能应用，关键在于理解Redis的特性和使用场景，避免常见的误用,以下是一些核心技巧和实战经验。

核心技巧：把内存用在刀刃上

Redis的核心优势是速度，而速度源于数据存储在内存中,管理好内存是第一要务。

1. 选择合适的数据结构：这是节省内存最有效的方法，不要一上来就用String类型存储一切。

   

   • 场景：要存储用户信息（如ID、姓名、年龄），很多人会为每个字段用一个String类型的Key，这会产生大量小Key，效率不高，应该使用一个Hash结构，将用户ID作为Key，字段和值作为Hash的field和value，这样既减少了Key的数量，也更符合数据逻辑。（来源：Redis官方文档最佳实践）
   • 场景：如果遇到需要去重的场景，比如统计文章的独立访客，用Set结构会比在应用层自己处理高效得多，对于超大规模数据（如亿级UV），可以考虑使用HyperLogLog，它用极小的空间就能完成去重计数，虽然有小误差,但可以接受。

2. 设置过期时间：几乎所有写入Redis的数据都应该设置一个过期时间（TTL），这是防止内存无限增长、数据陈旧的黄金法则，即使是需要持久化的数据，也建议设置一个较长的过期时间,作为一个安全网。

3. 警惕“大Key”和“热Key”：

   • 大Key：指一个Key对应的Value非常大，比如一个包含几百万元素的List或Hash，这种Key在序列化/反序列化、网络传输时会非常耗时，甚至导致单线程的Redis阻塞，解决方案是拆分,比如一个大Hash可以按业务维度拆成多个小Hash。
   • 热Key：指某个Key被超高并发地访问，这会给单台Redis服务器带来巨大压力，解决方案包括：在应用层做本地缓存、使用Redis集群模式将热Key复制到多个分片、或者使用Redis的READONLY命令在从节点上读取。（来源：阿里云Redis开发规范）

实战经验：保证稳定性和可用性

光快不够,还得稳。

1. 理解持久化机制，做好数据备份：Redis有两种持久化方式：RDB和AOF。

   • RDB：在特定时间点生成整个数据库的快照，优点是文件紧凑，恢复速度快,缺点是可能会丢失最后一次快照之后的数据。
   • AOF：记录每一次写操作命令，优点是数据安全性高，最多丢失一秒的数据，缺点是文件体积大,恢复速度慢。
   • 实战建议：生产环境通常同时开启两者，用AOF来保证数据不丢失，用RDB做冷备，以便快速恢复,要定期检查备份文件是否可用的。

2. 处理好缓存穿透、击穿和雪崩：这是高并发场景下的三个经典问题。

   

   • 缓存穿透：查询一个根本不存在的数据，请求会直接打到数据库上。解决方案：对不存在的Key也缓存一个空值（并设置短过期时间），或者在应用层先做参数校验，过滤掉明显非法的请求，更高级的用法是使用布隆过滤器（Bloom Filter）预先判断数据是否存在。
   • 缓存击穿：一个热点Key在过期瞬间，大量请求涌来，击穿缓存直接访问数据库。解决方案：使用互斥锁（分布式锁），当第一个请求发现缓存过期时，它去加锁，然后从数据库加载数据，其他请求等待并重试获取缓存。（来源：常见的分布式缓存解决方案）
   • 缓存雪崩：同一时间大量Key集中过期，导致所有请求都打到数据库。解决方案：给Key的过期时间加上一个随机值，让它们分散过期,避免集体失效。

3. 使用管道（Pipeline）和批量操作：当需要执行大量命令时，如果一个个发送，网络往返时间（RTT）会成为瓶颈，Pipeline可以将多个命令打包一次发送，服务器依次执行后再一次性返回结果，极大提升效率，对于MSET、MGET等批量命令,也应优先使用。

4. 避免使用KEYS命令：KEYS *这个命令会扫描所有Key，在生产环境下可能会引发Redis短暂阻塞，需要遍历Key时，应使用SCAN命令，它是渐进式的,不会阻塞服务。

一些进阶思路

1. 使用Lua脚本保证原子性：对于需要多个命令组合完成的复杂操作，Lua脚本是首选，因为Redis会单线程执行整个脚本，期间不会执行其他命令，从而保证了操作的原子性,实现一个简单的限流器或者原子性的计数器增减。

2. 监控是关键：一定要监控Redis的重要指标，比如内存使用率、连接数、命中率（hit rate）、持久化延迟、慢查询等，通过监控可以提前发现潜在问题，比如内存快满了要扩容,或者有慢查询需要优化。

用好Redis不仅仅是学会几个命令，更重要的是建立一种“缓存思维”，要时刻考虑数据如何组织最省空间，操作如何最高效，系统如何最健壮，通过合理的数据结构设计、谨慎的键管理、对持久化和高并发问题的有效应对，才能真正发挥Redis的性能,打造出更快更稳的高性能应用。