Redis 在當前的技術社區里是非常熱門的，從來自 Antirez 一個小小的個人專案到成為記憶體資料存盤行業的標準，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，
1、停止使用 KEYS *
Okay，以挑戰這個命令開始這篇文章，或許并不是一個好的方式，但其確實可能是最重要的一點，
很多時候當我們關注一個redis實體的統計資料，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于寫出下面這樣的偽代碼：
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命令的時間復雜度是O(n)，其中n是要回傳的keys的個數，這樣這個命令的復雜度就取決于資料庫的大小了，并且在這個操作執行期間，其它任何命令在你的實體中都無法執行，
作為一個替代命令，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描資料庫，這一操作基于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
由于 Redis 沒有非常詳細的日志，要想知道在 Redis 實體內部都做了些什么是非常困難的，幸運的是 Redis 提供了一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通過這個工具可以查看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，這樣你就可以得到一個全新的統計結果，
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命令來測驗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里，他們想知道為什么自己的Redis-Benchmark統計的結果低于最優結果 ，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運行環境的限制？
- 是同一個版本號嗎？
- 測驗環境中的表現與應用將要運行的環境是否一致？
Redis-Benchmark的測驗結果提供了一個保證你的 Redis-Server 不會運行在非正常狀態下的基準點，但是你永遠不要把它作為一個真實的“壓力測驗”，壓力測驗需要反應出應用的運行方式，并且需要一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于下面這樣的key結構：
foo:first_name
foo:last_name
foo:address
上面的例子中，foo 可能是一個用戶的用戶名，其中的每一項都是一個單獨的 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一個 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
無論什么時候，只要有可能就利用key超時的優勢，一個很好的例子就是儲存一些諸如臨時認證key之類的東西，
當你去查找一個授權key時——以OAUTH為例——通常會得到一個超時時間，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，怎么樣很方便吧？
6、 選擇合適的回收策略
既然談到了清除key這個話題，那我們就來聊聊回收策略，當 Redis 的實體空間被填滿了之后，將會嘗試回收一部分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，
但如果你運行的是一些類似于 cache 的東西，并且沒有對 key 設定超時機制，可以考慮使用 allkeys-lru 回識訓制，我的建議是先在這里查看一下可行的方案，
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 的實體中，我強烈建議將其放入 try/except 塊中，幾乎所有的Redis客戶端采用的都是“發送即忘”策略，因此經常需要考慮一個 key 是否真正被放到 Redis 資料庫中了，至于將 try/expect 放到 Redis 命令中的復雜性并不是本文要講的，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、不要耗盡一個實體
無論什么時候，只要有可能就分散多redis實體的作業量，從3.0.0版本開始，Redis就支持集群了，Redis集群允許你基于key范圍分離出部分包含主/從模式的key，完整的集群背后的“魔法”可以在這里找到，
但如果你是在找教程，那這里是一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，然后將你的key分散到多個實體之中，關于怎樣分配資料，在redis.io網站上有這篇精彩的評論，
9、內核越多越好嗎？！
當然是錯的，Redis 是一個單執行緒行程，即使啟用了持久化最多也只會消耗兩個內核，除非你計劃在一臺主機上運行多個實體——希望只會是在開發測驗的環境下！——否則的話對于一個 Redis 實體是不需要2個以上內核的，
10、高可用
到目前為止 Redis Sentinel 已經經過了很全面的測驗，很多用戶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于 Redis ，那就需要想出一個高可用方案來保證其不會掉線，
來源：http://objectrocket.com/blog/...
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標籤：NoSQL
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