正确使用 Redis 的小技巧有哪些呢？

　　Redis在当前的技术社区里是非常热门的。随着数据体积的激增，MySQL+memcache已经满足不了大型互联网类应用的需求，许多机构也纷纷选择Redis作为其架构上的补充。从来自Antirez一个小小的个人项目到成为内存数据存储行业的标准，Redis已经走过了很长的一段路。

　　当然，Redis，备受关注的Nosql数据库之一，已为众多知名互联网公司使用，比如新浪微博、Pinterest及Viacom。然而，天生不支持SQL却让他看起来很不容易接近，这里我们一起看Redis探索的两个问题。

　　探索之一：Redis? What is it?

　　简而言之，Redis是一种强大的key-value数据库，之所以强大有两点：响应速度快(所以数据内存存储，只在必要时写入磁盘)，特性丰富(支持多种数据类型，以及各类型上的复杂操作)。

　　事实上，Redis的一个重要特性就是它并非通常意义上的数据库，虽然称之为数据库是因为它可以为你存储和维护数据，但它并不像关系数据库那样提供任何的SQL方言。不过不用担心，Redis并不是吞噬数据的黑洞，它只是不支持SQL及相关功能，但却提供了稳健的协议用于与之交互。

　　在Redis中，没有数据表的概念，也无须关心select、join、view等操作或功能，同时也不提供类似于int或varchar的数据字段。你面对的将是相对原始的数据集合及数据类型。

　　探索之二：Available data types

　　下面我们深入看下这个奇怪的数据库是如何工作的。如上所见，Redis是基于key-value范式存储数据，所以先来重点看下"key"的概念。

　　key本质上就是简单的字符串，诸如"username"、"password"等。在定义key时，除了不能使用空格，你可以随意的使用普通的字符、数字等，像".",":","_"等在定义key时都能正常使用，所以像"user_name","user:123:age","user:123:username"都是不错的key的定义方式。

　　不像RDBMS中的字段名称，这里的key是Redis中的重要组成部分，所以我们必须在处理key时多加小心。在下面的讲述中，Redis并没有table的概念，所以像"SELECTusernamefromusersWHEREuser_id=123;"这种简单任务都只能换种方式实现，为了达到这种目的，在Redis上，一种方式是通过key"user:123:username"来获取结果value。如你所见，key的定义中携带了神秘信息(像userIDS)。在Redis中，key的重要性可见一斑。(其他key-value数据库中key的地位也是如此。)

　　那么我们又要怎样才能正确使用Redis呢？小编给大家介绍十个小技巧：

　　1、停止使用KEYS*

　　Okay，以挑战这个命令开始这篇文章，或许并不是一个好的方式，但其确实可能是最重要的一点。很多时候当我们关注一个redis实例的统计数据，我们会快速地输入”KEYS*”命令，这样key的信息会很明显地展示出来。平心而论，从程序化的角度出发往往倾向于写出下面这样的伪代码：

　　但是当你有1300万个key时，执行速度将会变慢。因为KEYS命令的时间复杂度是O(n)，其中n是要返回的keys的个数，这样这个命令的复杂度就取决于数据库的大小了。并且在这个操作执行期间，其它任何命令在你的实例中都无法执行。

　　作为一个替代命令，看一下SCAN吧，其允许你以一种更友好的方式来执行…SCAN通过增量迭代的方式来扫描数据库。这一操作基于游标的迭代器来完成的，因此只要你觉得合适，你可以随时停止或继续。

　　2、找出拖慢Redis的罪魁祸首

　　由于Redis没有非常详细的日志，要想知道在Redis实例内部都做了些什么是非常困难的。幸运的是Redis提供了一个下面这样的命令统计工具：

　　通过这个工具可以查看所有命令统计的快照，比如命令执行了多少次，执行命令所耗费的毫秒数(每个命令的总时间和平均时间)

　　只需要简单地执行CONFIGRESETSTAT命令就可以重置，这样你就可以得到一个全新的统计结果。

　　3、将Redis-Benchmark结果作为参考，而不要一概而论

　　Redis之父Salvatore就说过：“通过执行GET/SET命令来测试Redis就像在雨天检测法拉利的雨刷清洁镜子的效果”。很多时候人们跑到我这里，他们想知道为什么自己的Redis-Benchmark统计的结果低于最优结果。但我们必须要把各种不同的真实情况考虑进来，例如：

　　①可能受到哪些客户端运行环境的限制？

　　②是同一个版本号吗？

　　③测试环境中的表现与应用将要运行的环境是否一致？

　　Redis-Benchmark的测试结果提供了一个保证你的Redis-Server不会运行在非正常状态下的基准点，但是你永远不要把它作为一个真实的“压力测试”。压力测试需要反应出应用的运行方式，并且需要一个尽可能的和生产相似的环境。

　　4、Hashes是你的最佳选择

　　以一种优雅的方式引入hashes吧。hashes将会带给你一种前所未有的体验。之前我曾看到过许多类似于下面这样的key结构：

　　上面的例子中，foo可能是一个用户的用户名，其中的每一项都是一个单独的key。这就增加了犯错的空间，和一些不必要的key。使用hash代替吧，你会惊奇地发现竟然只需要一个key：

　　5、设置key值的存活时间

　　无论什么时候，只要有可能就利用key超时的优势。一个很好的例子就是储存一些诸如临时认证key之类的东西。当你去查找一个授权key时——以OAUTH为例——通常会得到一个超时时间。这样在设置key的时候，设成同样的超时时间，Redis就会自动为你清除！而不再需要使用KEYS*来遍历所有的key了，怎么样很方便吧？

　　6、选择合适的回收策略

　　既然谈到了清除key这个话题，那我们就来聊聊回收策略。当Redis的实例空间被填满了之后，将会尝试回收一部分key。根据你的使用方式，我强烈建议使用Volatile-lru策略——前提是你对key已经设置了超时。但如果你运行的是一些类似于cache的东西，并且没有对key设置超时机制，可以考虑使用allkeys-lru回收机制。我的建议是先在这里查看一下可行的方案。

　　7、如果你的数据很重要，请使用Try/Except

　　如果必须确保关键性的数据可以被放入到Redis的实例中，我强烈建议将其放入try/except块中。几乎所有的Redis客户端采用的都是“发送即忘”策略，因此经常需要考虑一个key是否真正被放到Redis数据库中了。至于将try/expect放到Redis命令中的复杂性并不是本文要讲的，你只需要知道这样做可以确保重要的数据放到该放的地方就可以了。

　　8、不要耗尽一个实例

　　无论什么时候，只要有可能就分散多redis实例的工作量。从3.0.0版本开始，Redis就支持集群了。Redis集群允许你基于key范围分离出部分包含主/从模式的key。完整的集群背后的“魔法”可以在这里找到。但如果你是在找教程，那这里是一个再适合不过的地方了。如果不能选择集群，考虑一下命名空间吧，然后将你的key分散到多个实例之中。关于怎样分配数据，在redis.io网站上有这篇精彩的评论。

　　9、内核越多越好吗？

　　当然是错的。Redis是一个单线程进程，即使启用了持久化最多也只会消耗两个内核。除非你计划在一台主机上运行多个实例——希望只会是在开发测试的环境下！——否则的话对于一个Redis实例是不需要2个以上内核的。

　　10、高可用

　　到目前为止RedisSentinel已经经过了很全面的测试，很多用户已经将其应用到了生产环境中（包括ObjectRocket）。如果你的应用重度依赖于Redis，那就需要想出一个高可用方案来保证其不会掉线。当然，如果不想自己管理这些东西，ObjectRocket提供了一个高可用平台，并提供7×24小时的技术支持，有意向的话可以考虑一下。

　　小编结语：

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