前言

Redis 在當前的技術社群裡是非常熱門的。從來自 Antirez 一個小小的個人專案到成為記憶體資料儲存行業的標準，Redis已經走過了很長的一段路。隨之而來的一系列最佳實踐，使得大多數人可以正確地使用 Redis。   下面我們將探索正確使用 Redis 的10個技巧。

1、停止使用 KEYS *

Okay，以挑戰這個命令開始這篇文章，或許並不是一個好的方式，但其確實可能是最重要的一點。很多時候當我們關注一個redis例項的統計資料，我們會快速地輸入”KEYS *”命令，這樣key的資訊會很明顯地展示出來。平心而論，從程式化的角度出發往往傾向於寫出下面這樣的虛擬碼：

for key in'keys *':
  doAllTheThings()　　

但是當你有1300萬個key時，執行速度將會變慢。因為KEYS命令的時間複雜度是O(n)，其中n是要返回的keys的個數，這樣這個命令的複雜度就取決於資料庫的大小了。並且在這個操作執行期間，其它任何命令在你的例項中都無法執行。 作為一個替代命令，看一下 SCAN 吧，其允許你以一種更友好的方式來執行… SCAN 通過增量迭代的方式來掃描資料庫。這一操作基於遊標的迭代器來完成的，因此只要你覺得合適，你可以隨時停止或繼續。  

2、找出拖慢 Redis 的罪魁禍首

由於 Redis 沒有非常詳細的日誌，要想知道在 Redis 例項內部都做了些什麼是非常困難的。幸運的是 Redis 提供了一個下面這樣的命令統計工具：

127.0.0.1:6379> INFO commandstats
# Commandstats
cmdstat_get:calls=78,usec=608,usec_per_call=7.79
cmdstat_setex:calls=5,usec=71,usec_per_call=14.20
cmdstat_keys:calls=2,usec=42,usec_per_call=21.00
cmdstat_info:calls=10,usec=1931,usec_per_call=193.10

通過這個工具可以檢視所有命令統計的快照，比如命令執行了多少次，執行命令所耗費的毫秒數(每個命令的總時間和平均時間) 只需要簡單地執行 CONFIG RESETSTAT 命令就可以重置，這樣你就可以得到一個全新的統計結果。  

3、 將 Redis-Benchmark 結果作為參考，而不要一概而論

Redis 之父 Salvatore 就說過：“通過執行GET/SET命令來測試Redis就像在雨天檢測法拉利的雨刷清潔鏡子的效果”。很多時候人們跑到我這裡，他們想知道為什麼自己的Redis-Benchmark統計的結果低於最優結果 。但我們必須要把各種不同的真實情況考慮進來，例如：

• 可能受到哪些客戶端執行環境的限制？
• 是同一個版本號嗎？
• 測試環境中的表現與應用將要執行的環境是否一致？

Redis-Benchmark的測試結果提供了一個保證你的 Redis-Server 不會執行在非正常狀態下的基準點，但是你永遠不要把它作為一個真實的“壓力測試”。壓力測試需要反應出應用的執行方式，並且需要一個儘可能的和生產相似的環境。

4、Hashes 是你的最佳選擇

以一種優雅的方式引入 hashes 吧。hashes 將會帶給你一種前所未有的體驗。之前我曾看到過許多類似於下面這樣的key結構：

foo:first_name
foo:last_name
foo:address

上面的例子中，foo 可能是一個使用者的使用者名稱，其中的每一項都是一個單獨的 key。這就增加了 犯錯的空間，和一些不必要的 key。使用 hash 代替吧，你會驚奇地發現竟然只需要一個 key ：

127.0.0.1:6379> HSET foo first_name 'Joe'
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HSET foo last_name 'Engel'
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HSET foo address '1 Fanatical Pl'
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HGETALL foo
1) 'first_name'
2) 'Joe'
3) 'last_name'
4) 'Engel'
5) 'address'
6) '1 Fanatical Pl'
127.0.0.1:6379> HGET foo first_name
'Joe'

 

5、設定 key 值的存活時間

無論什麼時候，只要有可能就利用key超時的優勢。一個很好的例子就是儲存一些諸如臨時認證key之類的東西。當你去查詢一個授權key時——以OAUTH為例——通常會得到一個超時時間。這樣在設定key的時候，設成同樣的超時時間，Redis就會自動為你清除！而不再需要使用KEYS *來遍歷所有的key了，怎麼樣很方便吧？  

6、 選擇合適的回收策略

既然談到了清除key這個話題，那我們就來聊聊回收策略。當 Redis 的例項空間被填滿了之後，將會嘗試回收一部分key。根據你的使用方式，我強烈建議使用 volatile-lru 策略——前提是你對key已經設定了超時。但如果你執行的是一些類似於 cache 的東西，並且沒有對 key 設定超時機制，可以考慮使用 allkeys-lru 回收機制。我的建議是先在這裡檢視一下可行的方案。  

7、如果你的資料很重要，請使用 Try/Except

如果必須確保關鍵性的資料可以被放入到 Redis 的例項中，我強烈建議將其放入 try/except 塊中。幾乎所有的Redis客戶端採用的都是“傳送即忘”策略，因此經常需要考慮一個 key 是否真正被放到 Redis 資料庫中了。至於將 try/expect 放到 Redis 命令中的複雜性並不是本文要講的，你只需要知道這樣做可以確保重要的資料放到該放的地方就可以了。

8、不要耗盡一個例項

無論什麼時候，只要有可能就分散多redis例項的工作量。從3.0.0版本開始，Redis就支援叢集了。Redis叢集允許你基於key範圍分離出部分包含主/從模式的key。完整的叢集背後的“魔法”可以在這裡找到。但如果你是在找教程，那這裡是一個再適合不過的地方了。如果不能選擇叢集，考慮一下名稱空間吧，然後將你的key分散到多個例項之中。關於怎樣分配資料，在redis.io網站上有這篇精彩的評論。

9、核心越多越好嗎？！

當然是錯的。Redis 是一個單執行緒程序，即使啟用了持久化最多也只會消耗兩個核心。除非你計劃在一臺主機上執行多個例項——希望只會是在開發測試的環境下！——否則的話對於一個 Redis 例項是不需要2個以上核心的。  

10、高可用

到目前為止 Redis Sentinel 已經經過了很全面的測試，很多使用者已經將其應用到了生產環境中（包括 ObjectRocket ）。如果你的應用重度依賴於 Redis ，那就需要想出一個高可用方案來保證其不會掉線。當然，如果不想自己管理這些東西，ObjectRocket 提供了一個高可用平臺，並提供7×24小時的技術支援，有意向的話可以考慮一下。  

最後

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