怎么才能让Redis缓存的数据量飙升性能又不掉，聊聊那些实用技巧和注意点

想让Redis缓存的数据量变大,同时还能保持飞快的速度，这事儿就像是在一个小仓库里既要塞进海量的货物，又要保证随时能快速找到并取出任何一件，搞不好就会变得又慢又卡，下面就来聊聊具体怎么操作，有哪些坑得避开，主要参考了Redis官方文档的一些设计理念，以及一些大型互联网公司的实战经验总结。

第一招：别把Redis当垃圾场，关键在于精简数据

很多人一上来就拼命往Redis里塞数据,却忘了最重要的一点：Redis是纯内存数据库，内存比硬盘金贵得多，第一条核心技巧就是别存没必要的东西。

• 只存热数据：Redis不是数据库的备份，你应该只把那些被频繁访问的“热数据”放进来，网站首页的商品信息、热门文章的详情，这些访问量巨大的数据才值得缓存，那些一年也看不了几次的冷数据，就别占地方了。
• 改造数据模型，让它更“瘦”：直接缓存从数据库里拿出来的完整对象（比如一个包含几十个字段的JSON字符串），往往很浪费，你应该根据前端的实际需要，进行裁剪，一个用户对象，列表页可能只需要id、头像、昵称三个字段，那你就只缓存这三个字段，而不是把用户的邮箱、地址、个人简介全存上，这叫按需缓存，根据《Redis实战》中的建议，精细化的数据结构设计能极大节省空间。
• 使用更高效的数据结构：Redis提供了多种数据结构，选对了能省下大量内存，存储用户的点赞状态（用户ID -> 是否点赞），用String类型一个个存就很亏，改用Set（集合）或者更节省空间的HyperLogLog（用于统计基数）可能会是更好的选择，又比如，存储短小的字符串，Redis内部有优化机制，但如果你存的value非常大，就要考虑拆分或压缩了。

第二招：给数据设置“保质期”和“淘汰规则”

内存是有限的,数据不能只进不出，你必须明确告诉Redis，当内存快满的时候，该怎么办。

• 一定要设置TTL（生存时间）：除非是极少数需要永久存储的配置信息，否则给你缓存的每一个键都合理地设置一个过期时间，这能保证无效的、过时的数据能被自动清理掉，防止缓存被“撑爆”，这个时间设置多长，要根据业务来定，比如热门商品缓存1小时，一些配置信息可以缓存1天。
• 配置合理的淘汰策略：这是保证性能不掉的关键！在Redis配置文件里，有个叫maxmemory-policy的设置，千万别用默认的noeviction（不淘汰），这会导致内存满了之后所有写请求都失败，常用的策略有：
  • allkeys-lru：尝试淘汰所有键中最近最少使用的，这是最通用的选择，能确保最热的数据留在内存里。
  • volatile-lru：只淘汰设置了过期时间的键中最近最少使用的，如果你能严格区分永久数据和临时数据，这个策略也不错。
  • allkeys-random或volatile-random：随机淘汰，开销最小，但可能把热点数据淘汰掉，一般不太推荐。

第三招：水平扩展，一个Redis不够就上多个

当单台Redis服务器的内存确实无法满足你的数据量时,就要考虑分布式方案了，也就是把数据分到多个Redis实例上。

• Redis Cluster（集群模式）：这是官方推荐的方案，它会把数据自动分片（sharding）到多个节点上，每个节点只存一部分数据，这样，数据量再大，只要增加节点就行了，它还具备高可用性，部分节点挂了不影响整体服务，这是应对超大数据量和保证高可用的终极武器，根据Redis官方文档，集群模式是处理海量数据集的标准方式。
• 客户端分片：在老版本或简单场景下，有些应用会在代码层面实现分片逻辑，比如根据用户ID的哈希值，决定把这个用户的数据存到哪台Redis上，但这种方式需要自己维护，增加了客户端的复杂性，而且扩容、缩容很麻烦，现在一般不建议使用了。

第四招：警惕那些看不见的性能杀手

数据量不大,但操作不当也会导致性能急剧下降。

• 避免“大Key”：单个String类型的value值过大（比如几百KB甚至几MB），在读取、删除、序列化/反序列化时都会非常耗时，会阻塞Redis的单线程，导致其他请求排队，解决方案是把大Key拆分成多个小Key，或者使用Hash等数据结构分段存储。
• 避免“热Key”：某个Key在瞬间被巨量的请求访问，可能会导致单个Redis实例CPU负载过高，解决方案是为热Key做副本，在应用层做本地缓存，或者使用Redis Cluster将请求分散。
• 避免复杂度过高的操作：比如一次性获取一个有几万成员的Set的所有值（SMEMBERS命令），或者对一个大Hash进行HGETALL，这些操作会长时间占用Redis进程，应该使用SSCAN、HSCAN这样的游标命令分批遍历。
• 关注持久化带来的影响：无论是RDB快照还是AOF日志，在数据量巨大时，持久化过程都可能对性能产生影响，需要根据业务对数据丢失的容忍度，合理配置持久化策略，在从库上做持久化，减轻主库压力。

想让Redis在数据量飙升时依然坚挺,核心思路就三点：一是“省”， 通过精简数据模型和选择高效数据结构，把好钢用在刀刃上；二是“管”， 用TTL和淘汰策略做好数据生命周期管理，让缓存活水流动起来；三是“扩”， 当单机极限到来时，果断采用集群方案水平扩展，时刻警惕大Key、热Key这些细节问题，把这些技巧都用上，你的Redis缓存就能在承载海量数据的同时，继续保持风驰电掣的速度。