重新想了下Redis设计，改良思路和过程其实挺复杂，也有不少细节值得分享

这个重新思考Redis设计的过程,其实源于一次挺具体的线上问题，当时我们有个服务，用Redis存用户的会话信息，就是很常见的Key-Value结构，Key是用户ID，Value是一个JSON字符串，里面包含了登录状态、一些权限标识啥的，平时跑得好好的，但有一天用户量突然涨了一波，我们就发现Redis的内存用量飙升得有点吓人，而且响应时间也开始不稳定了。（来源：实际项目中的问题触发）

最开始的想法挺直接的,内存不够，加机器呗”，但这毕竟是治标不治本，而且成本也高，我们就静下心来想，到底问题出在哪儿，首先怀疑的就是那个JSON格式的Value，每个用户会话信息其实就十几个字段，但用JSON存，每次哪怕只更新其中一个字段（比如最后活跃时间），也得把整个JSON读出来，在应用层解析、修改、再序列化，最后整个写回去，这个过程网络开销大，CPU也浪费，更重要的是，如果两个操作同时改同一个用户的不同字段，还可能因为覆盖导致数据不一致，虽然我们可以用锁，但那又引入了复杂度。（来源：对初始方案JSON格式缺点的分析）

那不用JSON用啥呢？我们自然想到了Redis原生的数据结构，能不能把一个用户的信息用一个Hash来存？Key还是用户ID，但Value不再是一个字符串，而是一个Hash，里面的field就是各个会话字段，比如last_active, permissions等等，这样一做改造，好处立刻就出来了：更新最后活跃时间？直接发一条HSET user:12345 last_active <timestamp>就行了，只传输修改的部分，网络流量小了很多，操作是原子的，也不会影响到其他字段，查询特定字段也更快了，内存方面，虽然单个Hash结构会有一些元数据的开销，但对于我们这种字段不多但数量巨大的场景，总体内存使用率反而比存一大串JSON更优。（来源：从String JSON 到 Hash 结构的转变思路）

解决了单条数据的问题,我们又看整体的Key设计，以前就是简单的user_12345，很直白，但当我们想按模式批量操作，或者想统计某些类型的Key时，就有点麻烦，我们参考了Redis的最佳实践，把Key设计得更规范了一些，比如统一成对象类型:ID:子项这样的模式，像user:12345:session, order:67890:items，这样用KEYS或者SCAN命令的时候，模式匹配更清晰，也避免了不同业务之间的Key可能出现的冲突，虽然这是个很小的点，但对后期的运维和管理帮助很大。（来源：对Key命名规范的重新设计）

光优化数据结构还不够,数据总不能一直在Redis里长生不老吧？原来的过期策略比较粗暴，设一个固定的TTL，但我们发现不同用户的活跃度差异很大，有些用户登录一次可能再也不来了，有些则是高频用户，让不活跃的数据过早过期影响不大，但让死数据一直占着内存就太亏了，所以我们改进了过期策略，引入了一个简单的分级TTL，用户每次活跃操作都会刷新TTL，保证活跃用户的数据持久性；而对于一些一次性操作产生的缓存数据，则设置较短的固定TTL，这样动态和静态过期策略结合，更好地平衡了内存利用和缓存命中率。（来源：关于数据过期策略的细化考量）

我们还考虑了一个之前忽略的点：大Key，虽然我们用了Hash，但如果某个用户的会话信息因为业务扩展变得特别大（比如关联了非常多的权限列表），它依然可能成为一个“大Key”，在序列化、传输甚至迁移时可能引起延迟波动，对此，我们的思路是设定一个监控阈值，如果某个Hash的field数量或总体大小超过阈值，就触发告警，并考虑是否需要进行拆分，比如把一些不常访问的字段分离到另一个Key中去，用二次查询来换取操作的平滑性。（来源：对大Key问题的预防性思考）

整个改良过程就是这样,它不是一拍脑袋换个数据库就能解决的，而是像剥洋葱一样，从数据格式、Key设计、生命周期管理到潜在风险，一层层地去分析、试验和优化，每一个小的改进看起来都不起眼，但组合起来，对系统的稳定性、性能和可维护性提升却是实实在在的。