Redis里数据改动那些事儿，怎么操作才靠谱又高效呢？

说到在Redis里改动数据,听起来好像就是简单的“增删改查”，但真要做得靠谱又高效，里面还真有不少门道，要是操作不当，轻则影响性能，重则可能导致数据丢失或者服务直接挂掉，咱们得好好聊聊这事儿。

改动前的“黄金法则”：备份！备份！再备份！

无论你要进行什么操作,只要是涉及到重要数据的改动，第一条铁律就是先备份，这就像是给数据买了一份保险，Redis提供了BGSAVE命令（根据Redis官方文档），它会在后台创建一个当前数据的快照（RDB文件），这样，万一你的改动捅了娄子，还能有个后悔药，迅速把数据恢复到这个时间点，对于生产环境，定期自动备份是必须的。

“改”的艺术：如何优雅地更新数据？

1. 能用批量，就不用单个 如果你需要更新大量的键值对，千万别用一个一个的SET命令去循环操作，网络来回的开销会非常大，效率极低，Redis支持管道（pipeline）技术（根据Redis官方文档），你可以把多个命令打包，一次性发送给Redis服务器，服务器处理完后再一次性返回结果，这就像是你去超市购物，把要买的东西一次都列在清单上，而不是每买一样就排队结账一次，效率提升不是一点半点。

2. 小心“大Key” 什么是“大Key”？比如一个Hash里面存了几十万个字段，或者一个List列表有几百万个元素，直接修改这种“大Key”是非常危险的，比如你用HDEL删除一个超大Hash中的多个字段，或者用LTRIM修剪一个巨大的List，这个操作可能会阻塞Redis服务器好几秒甚至更久，在这期间，其他所有请求都得等着，服务就跟卡住了一样。

   

   • 靠谱做法：对于大Key的修改，要尽量拆解，可以设计成多个小Key，或者使用HSCAN、SSCAN等命令分批渐进式地处理，避免长时间阻塞。

3. 活用数据结构 Redis的强大之处在于丰富的数据结构，更新数据时，要充分利用它们的特点。

   • 计数器：比如文章阅读量，用INCR或INCRBY命令，原子性操作，简单高效，比自己先GET、再加、再SET要靠谱得多。
   • 集合操作：比如要给用户添加标签，用SADD可以直接添加且自动去重，不用担心重复问题。
   • Hash字段更新：更新用户信息时，如果你只用到了其中一两个字段，用HSET只更新特定字段，比把整个用户对象JSON字符串取出来、修改、再整个SET回去要高效得多。

“删”的学问：如何安全地清理数据？

1. 千万别用KEYS命令！ 有时你想删除一批符合某个模式（比如user:*）的键，一个危险的念头是使用KEYS user:*先查出所有键，再用DEL删除。KEYS命令会遍历整个数据库的所有键（根据Redis官方文档），如果键数量巨大，这个命令会直接导致Redis服务卡顿，是生产环境的高危操作。

   

   • 高效又安全的替代品：使用SCAN命令。SCAN是一个游标迭代器，它每次只返回一小部分键，不会阻塞服务器，你可以编写脚本，循环调用SCAN直到遍历完所有符合条件的键，然后对每一批键进行删除，虽然整体时间可能不短，但服务器始终保持可响应状态，这才是靠谱的做法。

2. 异步删除UNLINK vs 同步删除DEL Redis 4.0之后提供了一个好用的命令叫UNLINK，它和DEL一样都是删除键，但区别在于：

   • DEL是同步的，立刻释放内存，如果删除一个很大的键，这个释放内存的过程会阻塞当前线程。
   • UNLINK是异步的，它先把键从 keyspace 里移除，真正的内存回收交给后台线程慢慢做，这样就不会阻塞前台的业务请求。
   • ：在大多数需要删除操作的场景下，优先使用UNLINK，让你的服务响应更平滑。

更复杂的改动：使用Lua脚本

当你需要连续执行多个命令,并且要求这些操作是原子性的（即要么全成功，要么全失败），管道（pipeline）就无能为力了，因为它只是打包网络请求，并不能保证原子性。 这时，Lua脚本（根据Redis官方文档） 就派上用场了，你可以把复杂的业务逻辑（检查库存、扣减库存、生成订单）写在一个Lua脚本里，Redis会保证这个脚本在执行时是原子的，不会被其他命令打断，这既保证了数据一致性，又因为脚本是在服务端执行，减少了网络往返延迟，非常高效。

最后一道防线：操作规范

1. 永远不要在生产环境随意试命令：想测试新命令，请在测试服务器上进行。
2. 重大改动选择低峰期：比如大规模数据迁移、清理，一定要在半夜等业务量小的时候进行，并提前发公告。
3. 要有回滚方案：和备份对应，操作前要想好，如果出问题了，具体怎么一步步恢复。

在Redis里改动数据,靠谱和高效的核心在于：心中有备份，操作避阻塞，善用批量和异步，复杂逻辑上脚本，把这些要点记在心里，你的Redis操作水平就能提升一个大档次。