Redis里读出来的数据真是多得让人头大，眼花缭乱难整理

（一）

“Redis里读出来的数据真是多得让人头大，眼花缭乱难整理”——这话算是说到我心坎里去了，我记得特别清楚，有一次为了找一个用户的特定行为记录，我把Redis里所有以“user:session:”开头的键都给扫了出来，好家伙，命令一下去，屏幕上那数据，真跟瀑布似的，哗啦啦地往下刷，一眼望不到头，全是密密麻麻的字符，键名长得都差不多，中间夹着一大串像是乱码的字符（后来知道那是序列化后的数据），值更是五花八门，有简单的字符串，有一大坨用括号包起来的哈希字段和值，还有那种带星号跟着数字的列表结构，当时我就感觉眼前发花，脑子嗡的一下，这哪是数据啊，这简直就是一锅熬糊了的八宝粥，啥都有，全都黏在一块儿。（来源：一次痛苦的线上问题排查经历）

（二）

这还不算最头疼的,你明明知道数据就在里面，但因为它没有固定的表结构，不像数据库里那样规规矩矩地排成行和列，找起来就跟大海捞针一样，你想统计一下最近一天活跃的用户数，在关系型数据库里，可能一个简单的SQL语句，SELECT COUNT(*) FROM users WHERE last_login_time > ?，就搞定了，但在Redis这儿，你得先想明白，这些用户状态到底存在哪种数据结构里了？是放在一个叫”online_users”的集合（Set）里？还是说每个用户有一个独立的键，里面有个字段标记状态？又或者是用有序集合（ZSet）按时间戳存的？（来源：团队内部关于Redis数据模型设计的讨论）光是搞清楚数据是怎么存的，就得费老大劲，万一当时设计的时候没考虑周全，几种方式混着用，那整理起来简直是一场灾难，你得像侦探一样，根据键名的模式去猜测、去匹配，一个键一个键地TYPE命令查过去，效率低得让人想撞墙。

（三）

再说说数据本身,从Redis里直接GET出来的值，很多时候都不是给人看的，它可能是一串经过JSON序列化的字符串，你得把它拷贝出来，贴到某个格式化工具里，才能勉强看出个所以然，要是存的是更复杂的对象，比如用Java序列化后的东西，那看起来简直就是天书，全是乱码，根本没法直接理解。（来源：调试缓存数据内容时的常见窘境）这就像你收到一个包装得严严实实的礼物，拆开一层又一层，最后才发现里面装的到底是什么，更麻烦的是，如果这些数据没有设置合理的TTL（过期时间），就会一直赖在内存里，时间一长，Redis实例的内存使用率嗖嗖往上涨，等你收到告警短信的时候，就得火急火燎地去清理，可面对成千上万个键，你怎么知道哪个该删，哪个不该删？按模式匹配删除吧，怕误伤；一个一个看吧，又根本不现实，那种无力感，真的特别折磨人。

（四）

Redis这种键值存储,它太灵活了，灵活到有点“随心所欲”，同一个项目里，不同的人可能习惯用不同的方式来存相似的数据，比如存用户信息，张三喜欢用哈希（Hash），键名是user:info:123，里面包着name, age等字段；李四却觉得用字符串（String）存整个JSON更省事，键名可能是user_123；王五呢，可能又把一些用户相关的列表数据用u:123:items这样的键来存。（来源：review不同开发人员编写的缓存代码时的发现）这下可好，键的命名风格千奇百怪，毫无规律可言，当你需要全局了解某个用户的所有相关数据时，你得用KEYS命令配上好几种模式去搜，结果集还混在一起，需要你人工去区分、归类，这工作量，想想都让人头皮发麻。

（五）

还有那种巨大的列表或者集合,当你用LRANGE或者SMEMBERS命令把它们全部取出来的时候，终端很可能直接就卡死了，或者刷屏刷到你找不到北，就算你用分页的方式一点点取，要把这些数据整理成一份清晰的报告或者导入到其他地方进行分析，也非常不方便，它不像从数据库导出的CSV文件，用Excel就能打开筛选排序，你得自己写脚本，解析这些嵌套的数据结构，处理可能存在的格式不一致的问题，整个过程繁琐又容易出错。（来源：一次需要将Redis缓存数据导出分析的需求）我感觉，Redis就像是一个超级能装但里面东西扔得乱七八糟的仓库，你知道里面宝贝很多，但真想找出点啥，或者清点一下库存，非得花费九牛二虎之力不可，数据一多，那种杂乱无章的感觉扑面而来，真是让人眼花缭乱，无从下手，心里只有一个念头：这也太乱了吧！