Redis构造方法其实没那么复杂，但用好了真挺厉害，深度聊聊它的那些细节和技巧

我记得刚开始接触Redis的时候，总觉得这东西有点神秘，别人都说它快，是个内存数据库，但具体怎么用、为什么快、怎么用好，好像一堆概念堆在那里，后来用多了才发现，Redis的“构造方法”——也就是你怎么设计和使用它——其实就跟你规划家里怎么收纳东西一样，思路清晰了，一点都不复杂，但真用好了，家里井井有条，效率倍增,那感觉确实挺厉害的。

第一，别把Redis当成万能仓库，它是个“高速工作台”。

这是最核心的一个细节，很多人一上来就把所有数据都往Redis里塞，这是大忌，来源自Redis官方文档和很多实践案例都强调，Redis的强项在于处理临时的、热点的、需要极速读写的数据。

• 会话（Session）：用户登录后的信息，需要频繁读取和更新，而且过期自动清理,完美契合。
• 缓存（Cache）：把数据库里查询慢的热点数据放在这里，减轻后端压力,这是Redis最经典的用法。
• 排行榜：利用它的有序集合（Zset），实时更新分数和排名,非常简单。
• 简单的消息队列：用List结构做简单的异步任务处理。

如果你把海量的、需要永久存储的冷数据也放在Redis里，就等于把过季的衣服全都堆在客厅最显眼的位置，不仅占地方（内存），找起来也未必方便，用好Redis的第一个技巧就是明确边界：知道什么该放,什么不该放。

第二，钥匙（Key）的设计是门艺术，别太随意。

Key就像是物品的标签，你肯定不会在家里所有箱子上都只写个“东西”，那找起来就崩溃了，Redis的Key设计也一样，来源自《Redis设计与实现》这本书里提到过一些最佳实践：

• 用冒号分隔，形成层次结构。user:10001:profile 表示ID为10001的用户资料，order:20240520:list 表示2024年5月20日的订单列表，这样非常清晰，也便于用 keys user:10001:* 这样的模式来批量查找或管理。
• Key的长度要平衡，太短了没意义，太长了又浪费内存，比如用 uid:10001 就比 the_user_id_of_this_account_is_10001 好得多。
• *避免使用`keys 这个命令**，在生产环境下，当Key数量巨大时，这个命令会阻塞其他请求，是致命的，应该使用SCAN` 命令来渐进式地遍历，虽然慢一点,但不会卡住整个服务。

第三，理解每个“储物格”（数据类型）的真正用途，别只用String。

很多人只用Redis的String类型，就像买了个功能强大的工具箱，却只用来当锤子，Redis提供的List, Hash, Set, Sorted Set（Zset）等结构,才是它真正厉害的地方。

• Hash（哈希）：存对象，比如一个用户信息有姓名、年龄、城市，用一个Key user:10001，里面用Hash存多个字段，比拆成多个String类型的Key要高效得多,也节省内存。
• List（列表）：可以做消息队列，也可以存最新N条动态。user:10001:feeds 这个List，用LPUSH写入新动态，用LTRIM 0 999保持只保留最新的1000条。
• Sorted Set（有序集合）：除了排行榜，还可以用来做延迟队列，给每个任务设置一个执行时间戳作为分数,后台进程定时去取分数小于当前时间的任务来执行。

第四，“保质期”（过期时间）和“内存清理”（淘汰策略）是保障系统稳定的生命线。

既然是高速工作台，空间有限，就不能让东西只进不出，你一定要设置Key的过期时间（TTL），让数据自动清理，更重要的是，当内存快满的时候，Redis会根据你配置的淘汰策略（maxmemory-policy） 来决定扔掉什么,常见的策略有：

• volatile-lru：从设置了过期时间的Key中,淘汰最近最少使用的。
• allkeys-lru：从所有Key中,淘汰最近最少使用的。
• volatile-ttl：淘汰剩余过期时间最短的。

根据你的业务特点选对策略非常关键，比如如果是缓存场景，allkeys-lru 通常是个不错的选择。

第五，一些让你显得“很懂”的小技巧。

• 管道（Pipeline）：如果你要连续执行好几个命令，不用一个个等回复再发下一个，管道可以把多个命令打包一次性发送，极大减少网络往返时间,在高并发场景下提升巨大。
• 原子性：Redis的单线程模型保证了每个命令都是原子执行的，这很重要，但多个命令的组合操作（比如先get再set）就不是原子的了，这时候要用 Lua脚本，它可以保证一段复杂的逻辑被一次性、原子性地执行。
• 持久化：虽然Redis是内存数据库，但它也支持把数据写到硬盘上（RDB快照和AOF日志），防止重启后数据丢失,根据你对数据安全性和性能的要求选择合适的持久化方案。

Redis的构造方法核心就是：把它想象成一个极其聪明的高速缓存和工作助手，而不是一个笨重的主数据库。 你越是了解它每种数据结构的特长，越是精细地设计Key和生命周期，它回报给你的性能提升和开发效率就越惊人，一开始可能觉得细节多，但一旦掌握了这些思路，用起来就会得心应手，真正体会到它“挺厉害”的地方。