redis里到底放啥数据合适，哪些数据不该往redis扔，怎么区分和选择存储方案

关于Redis里到底放什么数据合适，哪些不该放，以及如何选择存储方案，我们可以从Redis的设计初衷和实际应用场景来理解，核心思想是：Redis不是万能的，它更像是一个高速缓存和临时工作台,而不是一个保险柜。

Redis里最适合放什么样的数据？

放那些“丢了有点心疼，但不会出大事”的、需要被飞快读写的数据,具体可以分为以下几类：

1. 热点数据，减轻数据库压力： 这是Redis最经典、最主要的用途，比如一个电商网站的商品详情页，某个爆款商品一天被访问几百万次，如果每次请求都去查询MySQL这样的数据库，数据库很可能就扛不住了，这时候，可以把这件商品的信息（如名称、价格、图片链接等）在Redis里存一份，并设置一个过期时间（比如5分钟），绝大部分请求都会直接从Redis读取，速度极快，即使Redis宕机了，数据丢了，也只是暂时的影响，系统还能从底层数据库重新加载数据，这种做法能极大地保护后端的核心数据库。（来源：普遍的系统架构设计实践）

2. 会话数据： 你登录一个网站后，服务器需要记住你是谁，这个“登录状态”信息（即Session）如果存在服务器自己的内存里，一旦服务器重启或者你需要访问另一台服务器，登录就失效了，把Session统一存到Redis里，所有服务器都能读取和更新，就实现了“分布式会话”，用户感觉不到服务器的切换，体验更好，会话数据通常也有过期时间（比如30分钟不操作自动退出登录），这和Redis的过期特性完美契合。（来源：Web开发中的会话管理最佳实践）

3. 临时性、需要快速计算的数据： 比如网站的实时在线人数、某个文章的阅读量、秒杀系统的库存计数，这些数据的特点是更新非常频繁，对读写速度要求极高，并且允许存在微小的延迟或不准确（最终一致即可），Redis基于内存的操作和原子性的命令（如INCR, DECR）非常适合处理这种场景，你很难用数据库去频繁地UPDATE一个计数器的值，那会让数据库不堪重负。（来源：高并发场景下的技术解决方案）

4. 简单的消息队列： 虽然专业的消息队列（如Kafka、RabbitMQ）功能更强大，但在一些要求不高的场景下，Redis的List结构可以用来实现简单的队列功能，用户下单后，先把订单信息推送到Redis的List中，然后由后端的多个工作进程从这个List里取出订单进行处理，这实现了业务的“异步化”和解耦，避免用户下单时等待所有流程处理完。（来源：Redis官方文档中关于List作为消息队列的用例）

5. 需要频繁查询但很少修改的“小”数据： 比如系统的配置信息、城市列表、商品分类目录等，这些数据一旦确定，很长时间都不会变，但业务代码里需要经常用到，每次都查数据库没必要，放在Redis里，一次加载，所有服务共享，速度很快，当管理员修改了配置后,再刷新一下Redis里的数据即可。

哪些数据不应该往Redis里扔？

同样，核心思想是：Redis不是保险柜,不要把身家性命都放进去。

1. 绝对不能丢的核心业务数据： 比如用户的账户余额、订单的最终状态、重要的交易流水，这些数据是业务的根本，必须保证持久化、不丢失，Redis虽然支持数据持久化到硬盘（RDB快照和AOF日志），但其设计目标毕竟是高性能，持久化是次要保证，在极端情况下（如主机断电），仍然有微小概率会丢失最近几秒的数据，对于金融类业务，这是不可接受的，这类数据必须优先考虑写入MySQL、PostgreSQL这类关系型数据库，或者Oracle等商业数据库，它们的事务和持久化机制更可靠。（来源：数据库事务的ACID特性要求）

2. 大体积的二进制文件： 比如用户上传的图片、视频、大型文档，虽然Redis可以存储二进制数据，但它的内存非常宝贵且昂贵，把一个1GB的视频塞进Redis，会挤占大量空间，导致其他热点数据无法缓存，性价比极低，这类数据应该存放在对象存储（如阿里云OSS、AWS S3）或文件系统中，Redis里只存它们的访问地址（URL）。

3. 需要复杂查询和关联的数据： Redis的数据结构相对简单，虽然提供了多种类型，但它不支持像SQL那样的复杂查询，比如多表关联、模糊搜索（除非用RedisSearch这样的模块）、分组聚合等，如果你需要按多个条件灵活地筛选用户列表，或者生成复杂的报表，Redis是做不到的，这仍然是关系型数据库或专门的分析型数据库（如ClickHouse）的领地。

4. 价值不高、很少被访问的“冷数据”： Redis的内存是有限的，应该用在刀刃上，如果把网站上一年前发布的、已经没人看的文章内容也缓存到Redis里，那就是对内存资源的巨大浪费，应该用缓存淘汰策略（如LRU）或者手动管理，确保Redis中存放的都是“热”数据。

怎么区分和选择存储方案？

选择的关键在于问自己几个问题：

• 数据丢了会怎样？（评估重要性）

  • 丢了会出大事（如财务损失、法律风险） -> 必须用关系型数据库,先保证数据安全无误地落盘。
  • 丢了有影响，但可以恢复或重建 -> 可以考虑Redis，用做缓存，并设置好过期时间和降级策略（缓存没了就去查数据库）。

• 读写的速度和频率要求高吗？（评估性能需求）

  • 要求极高，每秒成千上万次 -> 优先考虑Redis，用它做缓存或计数器,抗住高并发。
  • 要求一般，每秒几十几百次 -> 关系型数据库通常可以胜任，如果后期成为瓶颈,再考虑加Redis缓存。

• 数据有多大？（评估资源成本）

  • 单个数据很大（如超过100KB）或总量巨大 -> 谨慎使用Redis，考虑文件存储、对象存储或数据库,避免撑爆内存。
  • 数据量小，都是KB级别 -> 非常适合Redis。

• 数据的结构和查询方式复杂吗？（评估功能匹配度）

  • 需要复杂查询、事务、表关联 -> 必须用关系型数据库。
  • 操作简单，就是简单的键值操作、计数、队列 -> Redis可能是更好的选择。

在实际项目中，往往是多种存储方案配合使用，这叫“多级存储架构”，最常见的组合就是“Redis + MySQL”：Redis作为高速缓存层在前，处理最热、最简单的请求；MySQL作为可靠的数据持久层在后，保证核心数据的最终安全和复杂查询，各司其职,发挥各自的长处。