Redis用起来要注意啥，这些点别忽视了，真挺重要的

你得知道 Redis 把数据都放在内存里，这是它快如闪电的根本原因，但内存这玩意儿，跟硬盘不一样，是有限的，而且一断电数据就全没了，你第一个要操心的事儿就是：内存会不会被撑爆？数据怎么持久化到硬盘上防止丢失？

关于内存，你不能由着数据无限增长，你得设置一个最大内存限制（maxmemory），并且告诉 Redis 当内存快满的时候，该扔掉哪些数据来腾地方，这就是所谓的淘汰策略（maxmemory-policy），你可以设置成淘汰最近最少使用的数据（LRU），或者淘汰快要过期的数据，选哪种策略取决于你的业务：如果是缓存场景，淘汰旧数据没问题；但如果有些数据是重要的，你指望着Redis当数据库用，那乱淘汰可就出大事了，这事儿阿里云的开发者社区和华为云的经验分享里都反复提过,是头等大事。

接着是持久化，Redis提供了两种主要方式：RDB 和 AOF。RDB 就像是给内存数据拍个快照，然后存成一个文件，优点是恢复起来快，文件也小，但缺点是万一在两次快照之间服务器宕机，你会丢失那段时间的数据。AOF 则是把每一个写命令都记下来，像写日志一样，这样数据丢失会少很多（你可以设置成每秒同步一次，甚至每条命令都同步），但日志文件会越来越大，重启恢复的时候需要把命令重新执行一遍，速度比RDB慢，很多时候，大家会选择两者同时开启，用AOF保证数据安全，用RDB方便做备份，腾讯云开发者社区有文章提到,要根据业务对数据丢失的容忍度来谨慎选择配置。

第二个容易栽跟头的地方是，别把Redis当成万能数据库，它就是个键值存储，它的数据结构虽然比简单的Key-Value丰富（比如有List、Set、Hash等），但查询能力有限，你不能像用关系型数据库（比如MySQL）那样写复杂的联合查询，设计Key的时候要有技巧，比如用“user:1000:profile”这种冒号分隔的命名方式，清晰明了，要警惕那些可能拖慢Redis的操作，比如一次性获取一个包含几百万个元素的超大集合（比如用KEYS *命令），这种操作会阻塞其他请求，可能导致服务瞬间瘫痪，应该用SCAN命令来替代KEYS,分批遍历。

第三个关键点是高可用和集群，单机的Redis实例万一挂了，整个服务就不可用了，所以生产环境一定要做高可用方案，常用的有主从复制（replication），一个主节点（master）负责写，多个从节点（slave）负责读和备份，主节点挂了，需要手动或者借助工具（比如哨兵Sentinel）把一个从节点提升为主节点，更进一步就是集群（Cluster），它能将数据自动分片到多个节点上，不仅解决了高可用，还突破了单机内存的限制，但集群模式对客户端有要求，并且配置和管理更复杂，知乎上有些资深运维指出,很多问题其实出在集群配置不当或者网络问题上。

第四个要注意的是安全，Redis默认是为了速度而生的，所以安装后默认是没有密码的，并且监听所有网络接口，这太危险了！如果暴露在公网上，分分钟被黑客入侵当成挖矿肉鸡，一定要设置一个强密码（通过requirepass配置），并且用防火墙限制只允许可信的服务器IP来访问,这也是云服务商文档里会重点强调的安全基线。

第五，监控和慢查询，你不能等到服务出问题了才去排查，要实时监控Redis的关键指标：内存使用率、连接数、命中率（缓存场景下很重要）、延迟等，Redis自带了INFO命令可以查看大量信息，但最好集成到专业的监控系统里，要开启慢查询日志（slowlog），记录下哪些命令执行得太慢了，然后去优化它，可能是在循环里频繁地执行GET/SET命令，而不是用更高效的管道（pipeline）或者批量操作。

还有一些零碎但重要的点：比如键的过期时间，给缓存数据设置TTL是很好的习惯，但要注意Redis的过期策略是惰性+定期删除，如果大量键同时过期可能会引起瞬间延迟；再比如网络带宽，如果Redis要存储很大的数据值（比如大的字符串或列表），频繁读写可能会把网络带宽打满,成为瓶颈。

用Redis爽是爽，但你不能只享受它的快，还得为它的“脾气”负责：管好内存别爆掉，配好持久化防丢失，设计好数据结构别乱查，搭好集群保高可用，严守安全底线，并时刻监控它的健康状况，忽略了这些,它可能分分钟从性能利器变成故障源头。