用Redis读数据怎么快起来，减少读取时间那些事儿

说到用Redis读数据怎么快起来，核心思想就一句话：把活儿做在前面，让读取变成最简单的操作。 你可以把Redis想象成一个超级快递柜，你的数据就是包裹，如果包裹乱放，找起来就费劲；但如果提前分门别类放好，并且把取件码贴在最显眼的地方,那取件速度自然就快了。

下面这些方法，就是教你如何“整理”这个快递柜。

第一招：选对数据结构，这是最快的捷径。

很多人用Redis，不管什么数据都往String（字符串）类型里一塞，这就像把所有东西，无论是衣服、书本还是锅碗瓢盆，都胡乱扔进一个大麻袋，找一双袜子得把整个麻袋倒出来,效率肯定低。

• 该用Hash（哈希）时别用String。 比如要存一个用户信息（用户ID、姓名、年龄、城市），如果用String，你得把整个用户对象序列化成JSON存成一个键值对，读取时，哪怕你只想要用户名，也得把整个JSON取回来再解析，浪费网络传输和计算时间，但如果用Hash，你可以把用户ID作为Key，用户的各个属性（姓名、年龄）作为这个Key内部的Field和Value，这样你就可以用HGET user:123 name直接拿到用户名，又快又省资源，这就像把用户的物品分别放进贴好标签的抽屉,想拿什么直接开那个抽屉。
• 该用Set（集合）或Sorted Set（有序集合）时也别用String。 比如要存一个用户的所有好友ID，如果用String，又是存成一个JSON数组，想判断某个人是不是好友，或者取所有好友，都得操作整个大字符串，但如果用Set，直接SISMEMBER friends:123 456就能判断用户456是不是123的好友，速度是O(1)级别的，瞬间完成，Sorted Set还能给好友按亲密度排序，取Top N的好友简直不要太方便，这就像把好友名片整理在名片夹里，按拼音或重要性排好序,查找抽取极快。

（根据Redis官方文档和多位实践者的经验分享，如《Redis设计与实现》一书中强调，选择合适的数据结构是优化Redis性能的首要和最有效步骤。）

第二招：把复杂计算提前做完，存结果。

Redis读操作本身是微秒级的，慢往往是因为你让它现场做“数学题”。

• 多用计数器，少做全量统计。 比如你要显示一篇文章的阅读量，最笨的方法是SMEMBERS article:readers:100把这篇文章的所有读者ID取出来，然后在程序里计算集合的大小，这个操作在读者量巨大时会很慢，聪明的做法是，每次有读者阅读时，直接HINCRBY article:stats 100 1给一个叫article:stats的Hash中文章100的阅读数+1，显示阅读量时，直接HGET article:stats 100，这个值是预先算好的，读取速度是O(1),雷打不动的快。
• 存储聚合数据。 比如电商网站首页要显示销量最高的十件商品，不要每次请求都让Redis去扫描所有商品排序，那样数据库压力大速度也慢，可以用一个定时任务，比如每分钟跑一次，把算好的“销量Top10”商品ID列表直接存成一个Redis的List或Sorted Set，前端来请求时，直接把这个现成的列表读走就行了，这叫“空间换时间”，用一点点存储空间,换来极高的读取速度。

（这种“预计算”和“缓存聚合结果”的思路，是构建高性能系统的常见模式，在Martin Fowler的博客和《构建高性能Web站点》等资料中均有提及。）

第三招：减少网络往返，能一次拿完就别跑两趟。

Redis的命令执行很快，但网络传输有延迟，尤其是在跨机房访问时,网络延迟可能比Redis处理时间高几十上百倍。

• 善用批量操作命令。 比如你要取100个用户的名字，如果用for循环执行100次HGET，就意味着100次网络来回，但如果你用HMGET命令，一次就把100个用户的字段都指定好，服务器一次返回，总共只有1次网络来回，类似的，MGET（批量get）、LPOP（批量pop）都是这个道理，这就像你去超市购物，列好清单一次买齐,比分100次每次买一件要高效得多。
• 慎用KEYS命令，用SCAN代替。 有时候你需要模糊查找一批Key。KEYS pattern这个命令会一次性遍历所有Key，在数据量大的时候会阻塞Redis很长时间，导致其他命令无法执行，这是致命的，应该使用SCAN命令，它虽然慢，但是非阻塞的，每次只返回一小部分数据，分批进行，不影响主流程，但最好的办法是，根本不要有这种模糊查询的需求，通过良好的Key设计（比如把有关系的Key用Hash tags归类）来避免。

（关于网络往返次数对性能的影响，以及KEYS命令的危险性，在Redis官方文档的“Latency”和“Slow Log”章节有明确警告和建议。）

第四招：保持“快递柜”本身的整洁高效。

快递柜本身如果老化或者塞得太满,也会影响效率。

• 警惕大Key。 一个Value的大小达到MB级别甚至GB级别，我们称之为大Key，读取它网络传输慢，序列化/反序列化耗CPU，甚至可能引发Redis阻塞，要通过拆分（比如一个大List拆成多个小的List）、压缩（如果存储的是文本）、或者改用其他更适合存储大文件的系统（如对象存储）来解决。
• 关注内存和淘汰策略。 如果内存满了，Redis就要根据你设置的maxmemory-policy（内存淘汰策略）去删除一些Key来腾地方，这个操作本身有开销，要根据业务特点设置合适的策略，比如allkeys-lru，保证Redis实例的内存足够用,避免频繁触发淘汰。
• 使用Pipeline（管道）。 当你要连续执行多个无关命令时，可以使用Pipeline将它们打包成一个请求发送给Redis，Redis处理完后再将结果打包返回给你，这也能显著减少网络往返次数，它和批量命令的区别在于,Pipeline可以组合不同的命令。

（“大Key”问题和内存管理的最佳实践，是Redis运维领域的常见话题，在阿里云、腾讯云等云服务商的技术博客中有大量实战案例分享。）

想让Redis读得快，不是去优化读取命令本身，而是要在数据设计、预处理和减少瓶颈上下功夫，就像修一条高速公路，让车可以畅通无阻地飞驰，而不是去研究怎么把一辆老爷车改装得更快。选择合适的数据结构、预计算和缓存结果、减少网络通信次数、保持Redis实例本身的健康，把这四件事做好，你的Redis读取速度自然就“飞”起来了。