Redis完全指南

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Redis 简介

Redis(Remote Dictionary Server)是一个开源(BSD许可)的内存数据结构存储系统，可用作数据库、缓存和消息中间件。它支持多种数据类型，具有内置的复制、Lua脚本、LRU驱动事件、事务以及不同级别的磁盘持久化功能，并通过Redis Sentinel和Redis Cluster提供高可用性服务。

Redis 核心特性

  • 高性能：基于内存操作，单线程模型避免锁竞争，QPS可达10万+
  • 丰富的数据结构：支持字符串、哈希、列表、集合、有序集合等多种数据类型
  • 原子操作：所有操作都是原子性的，多个操作也支持事务功能
  • 持久化：支持RDB和AOF两种持久化方式，确保数据不丢失
  • 高可用：支持主从复制、哨兵模式和集群模式，保证服务稳定性
  • 发布订阅：支持发布/订阅模式的消息机制
  • Lua脚本：支持使用Lua脚本扩展Redis功能

Redis数据类型

String

特性

  • 最基础的数据类型，存储字符串、数字或二进制数据(图片)
  • 最大存储容量为512MB
  • 支持原子操作(自增、自减)
  • 可以对整个字符串或部分字符串进行操作

优势

  • 操作简单高效，适用于缓存、计数器、分布式锁等场景
  • 可存储结构化数据(如JSON字符串)
  • 支持过期策略：可设置键的过期时间(EX 参数)，自动清理旧数据，无需手动维护
  • 二进制安全，可以存储任何格式的数据

应用场景

  • 缓存：存储HTML页面、API响应等
  • 计数器：如网站访问量、用户点赞数
  • 分布式锁：利用原子性操作实现分布式锁
  • 会话管理：存储用户会话信息
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#设置键值对
#set key      value
set username "username1"

#获取值
# get    key
get username   #输出 "username1"
# 设置过期时间（10秒后过期）
SET session_id "xyz123" EX 10

自增

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set views 100
INCR views
get views #输出101

自减

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set views 100
DECR views
get views #输出99

设置过期时间

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# 设置  10秒后过期
set token " 4aa5f2ce-f422-4b40-8bee-1f9f3f7fe231" EX 10

Hash

特性

  • 类似字典，存储键值对的集合(field-value)
  • 每个哈希可以存储多达2^32 - 1个键值对
  • 适合存储对象(如用户信息、商品详情)

优势

  • 可单独操作对象的某个字段，无需修改整个对象，节省带宽
  • 内存占用比String存储对象更高效
  • 适合存储结构化数据，比JSON字符串更灵活

应用场景

  • 用户信息管理：存储用户ID、姓名、年龄等信息
  • 商品详情：存储商品ID、名称、价格、库存等
  • 购物车：每个用户的购物车可以使用一个Hash，商品ID作为field，数量作为value
  • 配置信息：应用配置、系统参数等
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# 设置用户信息
HSET user:100 name "bob" age 25 email "[email protected]"

# 获取单个字段
HGET user:100 name  # 输出 "bob"

# 获取所有字段和值
HGETALL user:100  # 输出 name "bob" age "25" email "[email protected]"

# 删除字段
HDEL user:100 email

List

特性

  • 有序列表，元素可重复，底层基于双向链表实现
  • 支持从双端插入/删除元素，适合实现队列或栈
  • 每个列表最多可存储2^32 - 1个元素
  • 支持阻塞操作，可用于实现生产者-消费者模式

优势

  • 操作双端元素效率极高(时间复杂度O(1))
  • 内部有序，无需额外排序操作
  • 支持范围操作，可以获取部分元素

应用场景

  • 消息队列：使用LPUSH + RPOP实现简单的消息队列
  • 最新动态：如微博、朋友圈的最新N条动态
  • 任务队列：任务的派发与执行
  • 最近浏览记录：记录用户最近浏览的商品
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# 从右侧插入元素
RPUSH fruits "apple" "banana"

# 从左侧插入元素
LPUSH fruits "orange"

# 获取列表元素（索引 0 到 2）
LRANGE fruits 0 2  # 输出 ["orange", "apple", "banana"]

# 从右侧弹出元素
RPOP fruits  # 输出 "banana"

Set

特性

  • 无序集合，元素唯一，底层基于哈希表实现
  • 支持交集、并集、差集等集合运算
  • 每个集合最多可存储2^32 - 1个元素
  • 可以随机获取集合中的元素

优势

  • 天然去重，适合存储标签、好友列表等
  • 集合运算可用于社交场景(如共同好友)
  • 添加、删除、查找的复杂度都是O(1)
  • 支持并发读写，线程安全

应用场景

  • 用户标签系统：为用户添加标签，实现兴趣推荐
  • 社交关系：粉丝、关注、共同好友等
  • 黑白名单：IP黑名单、敏感词过滤
  • 随机抽奖：利用SRANDMEMBER或SPOP实现

添加元素

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SADD tags "user1" "user2" "user3"

元素是否存在

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SISMEMBER tags "user1"

集合交集

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SADD user:1:follows 101 102 103
SADD user:2:follows 102 103 104
SINTER user:1:follows user:2:follows #输出[102,103]

Sorted Set

特性

  • 类似Set，但每个元素关联一个分数(Score)，按分数排序
  • 元素不允许重复，但分数可以重复
  • 底层使用跳表和哈希表实现，支持高效的范围查询
  • 每个有序集合最多可存储2^32 - 1个元素

优势

  • 可高效实现排行榜、延迟队列等场景
  • 分数可动态更新，排序实时生效
  • 支持按分数范围或元素位置范围查询
  • 支持 ZREVRANGE(倒序取前 N 名)、ZRANK(查询某个元素的排名)等命令，时间复杂度为 O(logN)

应用场景

  • 排行榜系统：游戏积分排行、直播礼物榜、商品销量榜
  • 带权重的消息队列：根据优先级处理任务
  • 延迟队列：使用时间戳作为score，实现定时任务
  • 实时排名更新：用户分数变化后立即刷新名次

添加元素

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#添加元素(用户ID以及分数)
ZADD ranking 80 "user1" 95 "user2" 70 "user3"

获取分数从高到低的前2名

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ZREVRANGE ranking 0 1 WITHSCORES  # 输出 "user2" 95  "user1" 80

查看某个元素的分数

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ZSCORE ranking "user2"  # 输出 95

增加分数

1
ZINCRBY ranking 5 "user2"  # 1001 的分数变为 100

其他数据类型

Bitmap

特性

  • 本质上是字符串的位操作，可以将字符串看作是二进制位的数组
  • 可对每一位进行设置(0或1)和获取操作
  • 最大支持2^32位，约512MB

优势

  • 极其节省空间，每个位只占用1bit
  • 适合存储布尔类型的数据
  • 提供位运算操作，如与、或、异或等

应用场景

  • 用户签到记录：每一位代表一天，签到为1，未签到为0
  • 在线状态统计：在线为1，离线为0
  • 用户行为统计：如是否阅读过某篇文章
  • 布隆过滤器：快速判断元素是否存在

记录用户签到

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SETBIT sign:user100 1 1
SETBIT sign:user100 3 1
# 统计签到天数

统计签到天数

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BITCOUNT sign:user100  # 输出 2

HyperLogLog

特性

  • 用于估算集合中唯一元素的数量(基数统计)
  • 占用内存极小，无论数据量多大，只需要12KB内存
  • 有一定的误差率，标准误差约为0.81%

优势

  • 节省内存：相比Set存储所有元素，内存占用极小
  • 性能高效：计算速度快，不随集合大小增长
  • 适合海量数据：可处理数十亿级别的不重复数据统计

应用场景

  • 网站UV(独立访客)统计
  • APP日活、月活用户数统计
  • 大规模数据去重统计

添加UV记录

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PFADD uv:2025-7-2 "user1" "user2" "user3"

统计UV

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PFCOUNT uv:2025-7-2  # 输出 3

Geospatial

特性

  • 专门用于存储地理位置信息(经纬度坐标)
  • 底层基于Sorted Set和地理哈希(Geohash)算法实现
  • 支持存储、查询、计算地理位置信息

优势

  • 原生支持经纬度存储：提供 GEOADD(添加地点)、GEORADIUS(搜索指定范围内的地点)等命令
  • 高效空间计算：底层基于地理哈希(Geohash)实现，距离计算和范围查询效率高
  • 简化开发：无需依赖专门的GIS系统，可直接在Redis中实现位置服务

应用场景

  • 附近的人、周边商家搜索(如外卖APP的附近餐厅)
  • 两地距离计算(如打车软件的起点到终点距离)
  • 地理围栏(Geo-fencing)：判断用户是否进入或离开特定区域
  • 位置共享和追踪：如共享单车定位、物流配送跟踪

添加地点

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#添加地点    经度,维度     名称
GEOADD places 116.40 39.90 "北京" 121.47 31.23 "上海"

计算两地距离(单位:km)

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GEODIST places "北京" "上海" km

搜索附近地点

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# 搜索距离北京1000公里内的地点
GEORADIUS places 116.40 39.90 1000 km

Redis整体优势

  1. 高性能：基于内存操作，单线程模型避免锁竞争，QPS可达10万+
  2. 持久化：支持RDB和AOF两种持久化方式，确保数据不丢失
  3. 高可用：支持主从复制、哨兵模式和集群(Cluster)，保证服务稳定性
  4. 丰富功能：除基础类型外，还支持发布订阅、Lua脚本、事务等

Redis持久化

Redis是内存数据库，为了保证数据在服务器重启后不丢失，Redis提供了持久化机制。Redis支持两种持久化方式：RDB和AOF。

RDB持久化

原理

RDB(Redis DataBase)持久化是指在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘，也就是Snapshot快照，它恢复时是将快照文件直接读到内存中。

触发方式

  • 自动触发：根据redis.conf中配置的save规则自动触发
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    save 900 1      # 900秒内至少有1个key被修改
    save 300 10     # 300秒内至少有10个key被修改
    save 60 10000   # 60秒内至少有10000个key被修改
  • 手动触发：
    • SAVE命令：阻塞Redis服务器进程，直到RDB文件创建完毕
    • BGSAVE命令：派生出一个子进程来创建RDB文件，不阻塞服务器进程

优点

  • 适合大规模数据恢复，恢复速度比AOF快
  • 对于灾难恢复来说是一个很好的选择
  • 子进程负责持久化，主进程不进行任何IO操作，保证了Redis的高性能

缺点

  • 可能会丢失最后一次持久化后的数据
  • 数据量大时，fork子进程会导致服务短暂暂停

AOF持久化

原理

AOF(Append Only File)持久化以日志的形式记录服务器所处理的每一个写操作，以文本的方式记录，可以打开文件看到详细的操作记录。

触发方式

  • 通过配置appendonly yes开启AOF持久化
  • 可以设置同步策略(fsync)：
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    appendfsync always    # 每次有数据修改发生时都会写入AOF文件，性能最差但数据最完整
    appendfsync everysec  # 每秒钟同步一次，推荐，性能和安全的折中
    appendfsync no        # 让操作系统决定何时进行同步，性能最好但数据最不安全

重写机制

AOF文件会随着时间越来越大，Redis提供了AOF重写功能，通过BGREWRITEAOF命令用重写的方式来缩小AOF文件的体积。

优点

  • 数据安全性高，支持秒级持久化
  • 可读性高，AOF文件是纯文本，可以直接读懂
  • 支持重写机制，文件体积可控

缺点

  • 文件体积通常大于RDB文件
  • 恢复速度比RDB慢
  • 对性能影响较大，尤其是fsync策略为always时

持久化策略选择

仅使用RDB

  • 适合数据相对不重要，可以容忍数分钟的数据丢失
  • 追求高性能，数据集较大

仅使用AOF

  • 对数据安全性要求较高，能承受较低的性能
  • 可以接受AOF文件尺寸较大和恢复速度较慢

RDB + AOF混合使用(推荐)

  • 同时开启RDB和AOF，Redis重启时优先使用AOF恢复数据，这样既保证了数据安全性，又具备RDB快照用于备份
  • Redis 4.0引入了混合持久化，在AOF重写时，将重写这一刻之前的内存数据以RDB方式写入AOF文件头部，之后的操作再以AOF方式追加，兼具了RDB和AOF的优点

Redis事务

事务概念

Redis事务是一组命令的集合，可以一次执行多个命令，本质是一个命令队列。Redis事务具有以下特点：

  • 批量操作：一次执行多个命令
  • 顺序执行：事务中的命令按照添加顺序依次执行
  • 隔离性：事务执行期间，其他客户端提交的命令不会插入到事务执行命令序列中

事务相关命令

Redis事务主要由以下命令组成：

  • MULTI：标记一个事务块的开始
  • EXEC：执行所有事务块内的命令
  • DISCARD：取消事务，放弃执行事务块内的所有命令
  • WATCH：监视一个或多个key，如果在事务执行之前这些key被其他命令所改动，那么事务将被打断
  • UNWATCH：取消WATCH命令对所有key的监视

事务执行流程

  1. 开始事务：使用MULTI命令标记事务开始
  2. 命令入队：将多个命令加入到事务队列中，这些命令不会立即执行
  3. 执行事务：使用EXEC命令执行事务队列中的所有命令
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# 开始事务
MULTI
# 命令入队
SET user:1:name "Tom"
SET user:1:age 25
INCR visitor_count
# 执行事务
EXEC

事务中的错误处理

Redis事务中的错误分为两种：

  1. 编译时错误：命令入队时的错误，如语法错误。这种情况下，Redis会拒绝执行整个事务。
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MULTI
SET user:1:name "Tom"
SETNX user:1:age  # 语法错误，缺少参数
EXEC  # 事务会被拒绝执行
  1. 运行时错误：命令执行时的错误，如对字符串执行数学运算。这种情况下，Redis会继续执行事务中的其他命令。
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MULTI
SET user:1:name "Tom"
INCR user:1:name  # 对字符串执行INCR会出错
SET user:1:age 25
EXEC  # 除了INCR命令，其他命令会正常执行

事务的ACID特性

Redis事务与传统数据库事务的区别：

  • 原子性(Atomicity)：Redis事务不保证原子性。如果事务中的某个命令执行失败，其他命令仍会被执行，不会回滚。
  • 一致性(Consistency)：Redis事务可以保证一致性，即执行事务前后数据库从一个一致性状态变换到另一个一致性状态。
  • 隔离性(Isolation)：Redis事务是完全隔离的，事务执行期间不会被其他命令打断。
  • 持久性(Durability)：取决于Redis的持久化配置，如果开启了AOF持久化且设置为always同步策略，则可以保证持久性。

事务与乐观锁(WATCH)

Redis提供了WATCH命令实现乐观锁，可以在EXEC执行之前，监视任意数量的key。如果在事务执行之前，这些key被其他命令所改动，那么事务将被打断。

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WATCH account:1  # 监视账户余额
MULTI
DECRBY account:1 100  # 减少100元
INCRBY account:2 100  # 增加100元
EXEC  # 如果account:1在此期间被修改，事务会失败

分布式锁

适用场景

  • 分布式系统中的资源竞争控制(如并发修改同一条数据、分布式任务调度)
  • 避免重复执行(订单支付状态更新、库存扣减)

优势

  • 实现简单：通过SET key value NX EX命令(仅当键不存在时设置，同时加过期时间)实现分布式锁，确保唯一性
  • 安全性：过期时间防止锁持有者崩溃后锁永久有效(死锁)
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# 获取锁（仅当 lock:order 不存在时设置，10秒后自动释放）
SET lock:order "12345" NX EX 10
# 释放锁（需校验值，避免误删他人的锁）
if GET lock:order == "12345" then DEL lock:order

分布式锁的实现方式

基本实现

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# 获取锁
SET resource_name unique_value NX PX 30000

# 释放锁（使用Lua脚本保证原子性）
eval "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end" 1 resource_name unique_value

进阶实现(Redlock算法)

对于高可用的分布式锁，可以使用Redlock算法，它通过多个Redis实例来避免单点故障：

  1. 获取当前时间（毫秒）
  2. 按顺序向N个Redis实例尝试获取锁
  3. 计算获取锁消耗的时间，如果成功获取锁的实例数量超过半数，并且获取锁消耗的时间小于锁的有效时间，则认为获取锁成功
  4. 如果获取锁失败，向所有Redis实例发送释放锁命令

Redis发布订阅

发布订阅概念

Redis的发布订阅(pub/sub)是一种消息通信模式：发送者(发布者)发送消息，订阅者接收消息。Redis客户端可以订阅任意数量的频道。

发布订阅相关命令

  • SUBSCRIBE channel [channel …]：订阅一个或多个频道的消息
  • PSUBSCRIBE pattern [pattern …]：订阅一个或多个符合给定模式的频道
  • PUBLISH channel message：将信息发送到指定的频道
  • UNSUBSCRIBE [channel [channel …]]：退订指定的频道
  • PUNSUBSCRIBE [pattern [pattern …]]：退订所有给定模式的频道
  • PUBSUB subcommand [argument [argument …]]：查看订阅与发布系统状态

发布订阅示例

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# 订阅者（客户端1）订阅channel1频道
SUBSCRIBE channel1

# 发布者（客户端2）向channel1发布消息
PUBLISH channel1 "Hello Redis Pub/Sub"

# 订阅者（客户端1）会收到消息
1) "message"
2) "channel1"
3) "Hello Redis Pub/Sub"

发布订阅的特点

  • 松耦合：发布者和订阅者之间没有直接联系，它们只关注频道
  • 一对多：一个发布者可以向多个订阅者发送消息
  • 即时性：消息发布后立即传递给订阅者
  • 无持久化：Redis的发布订阅模式不支持持久化，如果订阅者断线，将会丢失断线期间的所有消息

应用场景

  • 实时消息系统：如聊天室、实时通知
  • 实时数据更新：如股票价格、体育比分更新
  • 系统监控：服务器状态变化通知
  • 任务分发：将任务分发给多个工作节点

与专业消息队列的比较

Redis的发布订阅功能相比专业的消息队列系统(如RabbitMQ、Kafka)有以下区别：

  • 持久化：Redis的发布订阅不支持消息持久化，而专业MQ支持
  • 消息确认：Redis没有消息确认机制，而专业MQ支持ACK确认
  • 消息重试：Redis没有消息重试机制，而专业MQ支持
  • 消息过滤：Redis支持简单的模式匹配，而专业MQ支持更复杂的过滤

Redis高级特性

Lua脚本

Redis支持使用Lua脚本来执行原子操作，通过EVAL命令可以执行Lua脚本。

优势

  • 原子性：脚本的执行是原子性的，不会被其他命令打断
  • 减少网络开销：将多个操作放在一个脚本中执行，减少网络往返
  • 可复用：可以通过SCRIPT LOAD和EVALSHA复用脚本

示例

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# 使用Lua脚本实现计数器，如果计数器不存在则创建并设置为1，否则增加1
EVAL "return redis.call('INCR', KEYS[1])" 1 counter

# 使用Lua脚本实现原子性的获取并删除操作
EVAL "local val = redis.call('GET', KEYS[1]); redis.call('DEL', KEYS[1]); return val" 1 mykey

管道(Pipeline)

管道技术可以在一次通信中执行多个命令，减少通信次数，提高性能。

优势

  • 减少网络往返：一次性发送多个命令，减少网络延迟
  • 提高吞吐量：批量处理命令，提高处理效率

与事务的区别

  • 管道不保证原子性，而事务保证所有命令一起执行
  • 管道不会被打断，但不保证命令的执行顺序

内存优化

数据结构优化

  • 使用Hash存储对象，而不是String存储序列化的JSON
  • 使用Bitmap代替Set来存储布尔值信息
  • 使用HyperLogLog代替Set来统计唯一元素数量

内存淘汰策略

Redis提供了多种内存淘汰策略，可以在redis.conf中配置：

  • noeviction：当内存不足时，新写入操作会报错
  • allkeys-lru：从所有键中移除最近最少使用的键
  • volatile-lru：从设置了过期时间的键中移除最近最少使用的键
  • allkeys-random：从所有键中随机移除键
  • volatile-random：从设置了过期时间的键中随机移除键
  • volatile-ttl：从设置了过期时间的键中移除即将过期的键

性能优化

慢查询分析

Redis提供了慢查询日志功能，可以记录执行时间超过指定阈值的命令：

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# 设置慢查询阈值为100微秒
CONFIG SET slowlog-log-slower-than 100

# 设置慢查询日志最大长度
CONFIG SET slowlog-max-len 1000

# 获取慢查询日志
SLOWLOG GET 10

持久化优化

  • 使用RDB进行定期备份，AOF进行实时持久化
  • 对于AOF，使用everysec同步策略，平衡性能和安全性
  • 定期执行BGREWRITEAOF，控制AOF文件大小

连接优化

  • 使用连接池复用连接，减少连接创建和销毁的开销
  • 合理设置连接池大小，避免连接数过多导致资源浪费

高可用方案

主从复制

主从复制是Redis实现高可用的基础，一个主节点可以有多个从节点：

  • 主节点负责写操作，从节点负责读操作，实现读写分离
  • 从节点可以提升为主节点，实现故障转移
  • 支持链式复制，从节点可以有自己的从节点

哨兵模式(Sentinel)

Redis Sentinel是Redis的高可用解决方案，提供自动故障转移、监控、通知等功能：

  • 监控：监控主从节点是否正常运行
  • 通知：当监控的节点出现问题时，通知管理员或其他程序
  • 自动故障转移：当主节点不可用时，自动选择一个从节点升级为主节点

集群模式(Cluster)

Redis Cluster是Redis的分布式解决方案，支持数据自动分片和高可用：

  • 数据自动分片：将数据自动分散到多个节点上
  • 无中心架构：所有节点都是平等的，没有中心节点
  • 高可用：部分节点不可用时，集群仍能继续提供服务

Redis最佳实践

键值设计

  • 键名设计：使用冒号分隔的命名空间，如user:1000:profile
  • 避免大键：拆分大对象，避免一次性操作大量数据
  • 设置过期时间：合理设置过期时间，避免内存持续增长

命令使用

  • 避免使用KEYS命令，使用SCAN命令代替
  • 避免使用FLUSHALL、FLUSHDB等危险命令
  • 使用MGET、MSET等批量操作命令提高效率

安全配置

  • 设置密码认证
  • 禁用危险命令
  • 限制最大连接数
  • 设置网络访问控制

监控指标

  • 内存使用：used_memory、used_memory_rss
  • 命令统计：total_commands_processed、instantaneous_ops_per_sec
  • 连接数：connected_clients、rejected_connections
  • 缓存命中率：keyspace_hits、keyspace_misses
  • 持久化状态：rdb_last_save_time、aof_current_size

Redis 适合处理 高频访问、低延迟要求、结构简单 的数据，尤其在缓存、计数、队列、实时排行等场景中表现优异。实际使用时需结合业务需求（如数据量级、持久化要求、并发量），与其他数据库(如 MySQL、Elasticsearch)配合，构建高效的系统架构。

参考资料