Redis处理百万级数据的新玩法，性能和效率还能这样提升吗？

（引用来源：Redis官方文档、阿里云开发者社区、多位资深后端工程师的技术博客分享）

以前我们一想到用Redis处理大量数据，可能就是简单地set、get，顶多再用用它的列表或集合，但当数据量真的冲到百万、千万甚至上亿级别时，老一套玩法可能就会遇到瓶颈，比如内存暴涨、响应变慢、网络带宽吃紧，Redis本身提供了很多被我们忽略的高级特性和组合策略,用好了性能还能大幅提升。

第一个新玩法：不是所有数据都值得存原样，用BloomFilter做个“预检”

（引用来源：多位系统架构师在解决缓存穿透问题时的方案总结）

面对海量数据，最怕的就是无效请求，用户查询一个根本不存在的商品ID，这个请求会直接打到数据库上，如果这种恶意或无效请求每秒有几千个，数据库很容易就被压垮了，这就是经典的“缓存穿透”问题。

这时候，布隆过滤器（BloomFilter）就是个神器，它是一种概率型数据结构，特点是占用内存极小，能快速判断“某个元素一定不存在”或“可能存在”于一个集合中，我们可以把数据库中所有有效数据的ID都预先加载到Redis的BloomFilter中（Redis 4.0后提供了模块支持，如RedisBloom）。

当有查询请求来时，先让BloomFilter做个“预检”：如果它说这个ID“一定不存在”，那就直接返回空结果，根本不用去查缓存和数据库，瞬间挡掉大量无效请求，虽然它有极低的误判率（即说不存在就百分百不存在，说存在则有微小概率是误判），但在应对缓存穿透的场景下，用极小的内存代价换来后端数据库的安全，是非常划算的，这相当于在Redis前面又加了一道高效的内存屏障,提升了整体系统的抗压能力。

第二个新玩法：别让大Key和热Key拖垮服务，学会“化整为零”和“移花接木”

（引用来源：阿里云Redis最佳实践文档及部分互联网大厂内部故障复盘报告）

百万级数据环境下，最容易出现的问题就是“大Key”和“热Key”，一个大Key（比如一个存储了几十万字段的Hash，或者一个超长的List）不仅占用内存多，在序列化/反序列化、迁移、删除时都会非常耗时，可能导致Redis服务短暂阻塞，一个热Key（比如某个顶流明星的微博信息，被每秒访问几十万次）则会让某一个Redis实例的CPU和网络带宽达到极限,成为性能瓶颈。

对付大Key，要“化整为零”，一个巨大的用户信息Hash，可以按照用户ID的尾号拆分成10个甚至100个小的Hash键来存储，虽然查询时可能需要多一次计算来确定键名，但这点开销远比操作一个巨型Key要小得多,也避免了单点风险。

对付热Key，要“移花接木”,常用的方法有：

1. 本地缓存加持： 在应用层（比如Java的Guava Cache或Caffeine）对热Key对应的数据进行短期缓存，减少对Redis的直接访问,但要注意保证本地缓存与Redis的数据一致性。
2. Key备份扩散： 对同一个热Key数据，在Redis里存多份，比如原本的Key叫 star:12345，可以额外创建 star:12345:copy1、star:12345:copy2，然后在应用端通过一个简单的规则（比如对随机数取模）来分散访问不同的备份Key,将压力分摊到多个Key上。

第三个新玩法：善用数据结构的“隐藏技能”，节省空间就是提升效率

（引用来源：Redis官方文档关于内存优化的章节）

Redis的每种数据结构都有其设计初衷和优化点，用对了能省下大量内存，内存省下来了，能存的数据就更多,持久化速度也更快。

• Hash的ziplist编码： 当Hash中的字段数量和字段值长度较小时，Redis会使用一种叫ziplist的紧凑结构来存储，比标准的hashtable省很多内存，我们可以通过配置 hash-max-ziplist-entries 和 hash-max-ziplist-value 来控制这个转换阈值，对于存储大量小对象的场景（比如用户资料、商品属性）,合理配置这些参数能带来惊人的内存节省。
• HyperLogLog做基数统计： 如果要统计网站的独立访客数（UV）这种去重计数，用集合（Set）会非常耗内存，而HyperLogLog这种数据结构，只需要12KB左右的内存，就能以标准误差小于1%的精度统计上亿个独立元素，虽然它不是百分百精确，但在很多大数据量统计场景下,用极小的空间代价换来的精度是完全可接受的。
• GEO类型处理地理位置： 如果需要存储百万个地理位置点（如司机位置、商家地址），并进行附近的搜索，直接用Sorted Set来存经纬度并计算距离会很麻烦，Redis提供的GEO类型其实就是基于Sorted Set封装的，它内部使用Geohash算法，能非常高效地进行距离计算和范围查询,比自己实现要简单且性能更好。

第四个新玩法：管道（Pipeline）和 Lua 脚本，把网络往返时间“压缩”掉

（引用来源：Redis性能优化指南）

当操作量巨大时，网络延迟往往成为瓶颈，比如要写入一万条数据，如果每条命令都发起一次TCP请求并等待响应,那么大部分时间都花在了网络传输上。

• 管道（Pipeline）： 它可以让我们把多个命令打包，一次性地发送给Redis服务器，服务器依次执行后再把结果打包返回，这样就将原来的N次网络往返时间缩短为1次，对于批量操作,性能提升是数量级的。
• Lua脚本： 对于需要连续执行多个操作且要求原子性的复杂逻辑（先检查库存，然后减库存，再生成订单），Lua脚本是终极武器，它把多个命令在一个脚本中完成，服务器会原子性地执行整个脚本，期间不会被打断，这既保证了事务性，又避免了管道技术无法保证原子性的问题,同时减少了多次网络通信。

总结一下

处理百万级数据，不能只把Redis当成一个简单的键值存储，通过BloomFilter前置过滤、拆分大Key和分散热Key、精打细算选用数据结构，以及利用管道和Lua脚本减少网络开销，这些“新玩法”都是从系统架构的层面去思考和优化，它们证明，即使数据量持续增长，通过更精巧的设计和更深入的工具使用，Redis的性能和效率依然有巨大的提升空间，关键在于，我们要更懂Redis,而不仅仅是会用Redis。