Redis进阶怎么搞，聊聊数据库高效处理那些事儿和实用技巧

说到Redis进阶,咱们不能光停留在“这是个快点的缓存”这个层面，你得把它当成一把瑞士军刀，在不同的场景下，能用出不同的花样，今天咱就聊聊，怎么把这把刀磨得更快，用得更溜，顺便也扯扯数据库高效处理的一些门道。

别再把Redis只当缓存了，试试这些高级“工种”

很多人用Redis,就是简单的set和get，顶多再加个过期时间，这太浪费了，Redis内置的数据结构才是它的宝藏。

比如List（列表），你可以轻松实现一个消息队列，生产者用LPUSH往列表头塞任务，消费者用BRPOP从列表尾阻塞地取任务（来源：Redis官方文档对List命令的描述），这个“阻塞”很关键，意思是如果列表是空的，消费者就等着，有数据了立马取走，避免了程序不停地空转查询，效率极高，做个简单的日志收集、异步任务处理，非常顺手。

再比如Sorted Set（有序集合），它每个成员都带一个分数（score），能自动按分数排序，这个特性太有用了，举个实际的例子：做一个实时排行榜，用户每得一分，你就用ZINCRBY命令给他加分，这个操作是原子性的，不用担心并发问题，要查排行榜前10名？直接用ZREVRANGE命令搞定（来源：Redis官方文档对Sorted Set命令的描述），什么游戏排名、热点新闻排行，用它实现起来又快又稳。

还有HyperLogLog，这东西是用来做基数统计的，就是估算一个集合中不重复元素的个数，它的最大优点是，不管你要统计的数据量有多大（比如几亿个IP），它永远只占用最多12KB的内存（来源：Redis官方文档对HyperLogLog的介绍），如果你老板让你统计一下今天网站的独立访客数（UV），用这个准没错，虽然是个近似值，但误差率不到1%，在可接受范围内，关键是省内存啊。

高效处理的关键：把活儿做在“家”里

想让Redis飞起来,一个核心原则是：减少网络往返次数，你想想，发一次网络请求的代价，比在Redis内部执行命令的代价大得多，要尽量把多个操作打包。

Pipeline（管道） 就是干这个的，平常你发一个命令，等一个回复，再发下一个，来回折腾，用了Pipeline，你可以把一堆命令一口气发给Redis，然后一次性接收所有回复（来源：Redis官方文档对Pipelining的说明），这就像你去超市买东西，一件一件买和推个购物车一次性结账，效率差太多了，对于需要连续进行多次读写操作的场景，性能提升非常明显。

另一个大招是Lua脚本，有时候你的业务逻辑比较复杂，需要先根据Key A的值，再决定对Key B做什么操作，如果你在程序里分两次请求，中间可能Key A的值就被别的客户端改掉了，这不就乱套了吗？Lua脚本可以让你把一整段逻辑作为一个脚本，在Redis服务器上原子性地执行（来源：Redis官方文档对EVAL命令的解释），整个脚本执行过程中，不会有其他命令插队，保证了数据一致性，相当于你把复杂的计算任务派给了Redis本身，而不是在你的应用程序里来回沟通，既保证了原子性，又减少了网络开销。

和关系型数据库打好“配合战”

Redis再快,通常也替代不了MySQL这类关系型数据库，它们的关系应该是搭档，而不是对手，经典的用法是“缓存穿透”的应对。

缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据，这个数据在缓存里查不到，就会去数据库查，数据库也没有，这就白白浪费了一次数据库查询，如果大量这样的请求过来，数据库可能就扛不住了。

解决办法有几个：一是如果数据库也查不到，就在缓存里塞一个空值（比如set key-null），并设置一个短的过期时间，下次请求就直接返回空了，保护数据库，二是更高级点的布隆过滤器（Bloom Filter）（来源：这是一种概率型数据结构，并非Redis原生支持，但可通过Redis的Bitmap实现），你可以先把所有可能存在的数据的指纹存在布隆过滤器里，来一个查询请求，先让布隆过滤器看看存不存在，如果它说“肯定不存在”，那你就直接返回，不用再去查缓存和数据库了，这就像一个高效的守门员，把大量无效请求直接挡在门外。

一些实用的“心法”和技巧

1. Key的设计要有章法：别乱起名，推荐用冒号分隔的命名方式，比如user:10001:profile，这样清晰，也方便用keys或scan命令模式匹配，但切记，生产环境慎用keys *，它会阻塞其他请求，用scan命令迭代更安全。
2. 警惕“大Key”：一个Key对应的Value特别大（比如一个List里有几十万元素），在传输、删除时都可能引起性能问题，甚至阻塞服务，要学会拆分大Key，或者用其他数据结构替代。
3. 内存是有限的：别忘了给Redis设置最大内存限制，并配置好淘汰策略（maxmemory-policy），比如allkeys-lru，当内存不足时自动淘汰最近最少使用的Key，防止内存撑爆。
4. 持久化不是备份：RDB和AOF是保证数据不丢的重要机制，但它们不能完全替代定期备份，一定要有把数据定期备份到其他机器的习惯。

Redis进阶就是从一个简单的使用者,变成一个“调兵遣将”的指挥官，你要真正理解你手下的这些“数据结构士兵”各自擅长什么，在合适的场景派它们上场，并且让它们之间协同作战，心里要时刻装着“效率”二字，减少不必要的开销，和数据库打好配合，这样，整个系统的处理能力自然就上去了。