Redis怎么能更快读写数据，效率提升那些事儿你知道吗？

关于Redis怎么能更快读写数据,效率提升那些事儿，其实可以从几个贴近我们日常使用习惯的角度来理解，这就像打理一个仓库，东西乱放、钥匙不好找，存取速度自然就慢；但如果规划得当，用起来就飞快。

最基础也最重要的一点,就是给你的Redis“上把好锁”，但又不是真的锁死它，这里说的是持久化策略的选择，Redis有两种主要方式把内存数据存到硬盘上，防止断电丢失：一种叫RDB，像是给仓库拍张快照，定期执行，速度快但可能会丢失最近几分钟的数据；另一种叫AOF，像是记流水账，每次操作都记录下来，更安全但文件大，恢复慢，根据“Redis设计与实现”这本书里的建议，想要读写更快，尤其是在数据安全可承受一定风险的情况下，可以优先考虑RDB，或者将AOF的刷盘策略设置为每秒一次（默认），而不是每次操作都刷盘，这样能极大减少磁盘I/O的压力，让CPU更专注于处理读写请求，速度自然就上去了，但记住，这相当于用一点点数据丢失的风险换取了性能。

要懂得“断舍离”，也就是合理设置数据过期时间，很多数据其实是有生命周期的，比如用户的登录凭证、临时的验证码、热点新闻的缓存等，如果这些数据永不过期，Redis的内存很快就会被无效数据占满，一旦内存满了，Redis的读写性能会急剧下降，因为它要开始费力地清理旧数据，根据Redis官方文档的说明，主动为数据设置一个TTL（生存时间），让Redis自动清理，可以保持内存的清爽，这就像定期清理仓库的过期库存，腾出空间给新货，整个仓库的运转效率才会高。

第三,别让Redis“单打独斗”，要善用数据结构这把瑞士军刀，Redis不是只能存简单的字符串（String），存储一个用户的个人信息，如果用多个String键来存姓名、年龄、城市，那么查询时要多次网络往返，但如果用一个哈希（Hash）结构来存，一次操作就能取回或设置所有字段，大大减少了网络通信次数，再比如，要存储好友列表、粉丝集合，用集合（Set）就能高效地进行交集、并集运算，根据“Redis实战”这本书的案例，选择最适合业务场景的数据结构，能从根源上减少不必要的命令执行次数，这是提升效率的关键一步。

第四,当数据量真的很大时，要考虑“分而治之”，也就是搭建分片集群，单个Redis实例的能力总有上限，分片就是把数据分散到多个Redis实例上，每个实例只负责一部分数据，这样，读写压力也被分摊了，整体吞吐量就上去了，这好比一个仓库忙不过来，就多建几个分仓，每个分仓处理特定区域的货物，根据Redis官方的集群教程，通过分片可以近乎线性地提升Redis的存储容量和处理能力，这会增加架构的复杂性，需要根据实际业务增长来决定是否采用。

一些“细节决定成败”的使用技巧也很重要。

• 使用管道（Pipeline）：如果需要连续执行多个命令，可以把它们打包一次性发送给Redis，而不是一个个等回复，这极大地减少了网络往返的时间延迟，根据性能测试对比，管道技术在小批量操作时能带来数倍的性能提升。
• 避免使用Keys命令：这个命令会遍历所有键来匹配模式，在数据量大的时候会严重阻塞其他请求，就像让仓库管理员停下所有工作去盘点整个库存，应该使用Scan命令来渐进式地遍历。
• 控制单个键的大小：虽然Redis能处理很大的键（比如一个很大的List或Hash），但操作它可能会比较耗时，而且可能引发内存分配问题，如果可能，将大对象拆分成多个小对象会更稳妥。

让Redis更快,不是一个神秘的黑科技，而是需要我们在数据持久化、生命周期管理、数据结构选择、架构扩展以及日常使用的细节上多下功夫，做出最适合自己业务场景的明智选择，这些方法结合起来，就能让Redis这把“快刀”更加锋利。