十個正確使用 Redis 的技巧

redis 在當前的技術社群裡是非常熱門的。從來自 antirez 乙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。

okay，以挑戰這個命令開始這篇文章，或許並不是乙個好的方式，但其確實可能是最重要的一點。很多時候當我們關注乙個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偽**：

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。

作為乙個替代命令，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瞄資料庫。這一操作基於游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。

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 提供了乙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，這樣你就可以得到乙個全新的統計結果。

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：

redis-benchmark的測試結果提供了乙個保證你的 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乙個真實的「壓力測試」。壓力測試需要反應出應用的執行方式，並且需要乙個盡可能的和生產相似的環境。

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 可能是乙個使用者的使用者名稱，其中的每一項都是乙個單獨的 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乙個 key ：

127.0
.0.1
:6379
>
hset foo first_name 
"joe"
(
integer
)1127.0
.0.1
:6379
>
hset foo last_name 
"engel"
(
integer
)1127.0
.0.1
:6379
>
hset foo address 
"1 fanatical pl"
(
integer
)1127.0
.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"

無論什麼時候，只要有可能就利用key超時的優勢。乙個很好的例子就是儲存一些諸如臨時認證key之類的東西。當你去查詢乙個授權key時——以oauth為例——通常會得到乙個超時時間。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？

既然談到了清除key這個話題，那我們就來聊聊**策略。當 redis 的例項空間被填滿了之後，將會嘗試**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 **機制。我的建議是先在這裡檢視一下可行的方案。

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，因此經常需要考慮乙個 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。

當然是錯的。redis 是乙個單執行緒程序，即使啟用了持久化最多也只會消耗兩個核心。除非你計畫在一台主機上執行多個例項——希望只會是在開發測試的環境下！——否則的話對於乙個 redis 例項是不需要2個以上核心的。

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 ，那就需要想出乙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 提供了乙個高可用平台，並提供7×24小時的技術支援，有意向的話可以考慮一下。

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