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。本文和大家分享的是使用redis 資料庫
1、停止使用
keys *
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。
2、找出拖慢
redis
的罪魁禍首
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。
3、將
redis-benchmark
結果作為參考，而不要一概而論
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：
· 可能受到哪些客戶端執行環境的限制？
· 是同乙個版本號嗎？
· 測試環境中的表現與應用將要執行的環境是否一致？
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。 4、
hashes
是你的最佳選擇
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) 1 127.0.0.1:6379> hset foo last_name "engel"
(integer) 1 127.0.0.1:6379> hset foo address "1 fanatical pl"
(integer) 1 127.0.0.1:6379> 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"
5、設定
key
值的存活時間
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？
6、選擇合適的**策略
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。
7、如果你的資料很重要，請使用
try/except
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。
8、不要耗盡乙個例項
無論什麼時候，只要有可能就分散多redis例項的工作量。從
3.0.0
版本開始，
redis
就支援集群了。
redis
集群允許你基於
key範圍分離出部分包含主
/從模式的
key。完整的集群背後的「魔法
」可以在這裡找到。但如果你是在找教程，那這裡是乙個再適合不過的地方了。如果不能選擇集群，考慮一下命名空間吧，然後將你的
key分散到多個例項之中。關於怎樣分配資料，在
redis.io
9、核心越多越好嗎？
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。
10、高可用
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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