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Redis 存储数据的主要注意事项
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内存管理：
- Redis 是内存数据库，需监控内存使用情况
- 设置合理的 maxmemory 和淘汰策略(volatile-lru, allkeys-lru 等)
- 避免内存碎片化，定期重启或使用 Redis 4.0+ 的内存碎片整理功能
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数据持久化：
- 根据业务需求选择 RDB 或 AOF 或两者结合
- AOF 的 fsync 策略(always/everysec/no)影响性能和数据安全
- RDB 快照频率需权衡性能和数据丢失风险
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键设计规范：
- 使用合理的命名空间(如 user:1000:profile)
- 避免过长的键名(浪费内存)
- 设置合理的 TTL 避免数据无限增长
热 Key 问题处理
热 Key 指被高频访问的 Key，可能导致单节点负载过高。
解决方案：
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本地缓存：
- 在应用层使用本地缓存(如 Guava Cache, Caffeine)
- 设置合理的过期时间和缓存大小
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Key 分片：
- 将热 Key 拆分为多个子 Key(如 hot:key → hot🔑1, hot🔑2)
- 访问时随机选择一个子 Key
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Redis 集群：
- 使用 Redis Cluster 分散热 Key 压力
- 对热 Key 进行哈希标签确保分布在多个节点
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读写分离：
- 使用 Redis 从节点处理读请求
- 主节点只处理写请求
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二级缓存：
- 引入多级缓存架构(如 Redis + Memcached)
大 Key 问题处理
大 Key 指包含大量数据的 Key(如超大 hash/list/set)，可能导致：
- 操作阻塞
- 网络拥塞
- 内存不均
解决方案：
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数据拆分：
- 将大对象拆分为多个小 Key
- 例如：big:hash → hash:part1, hash:part2
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使用适当数据结构：
- 避免使用 String 类型存储大 JSON，改用 Hash
- 超大集合考虑使用多个小集合
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分批处理：
- 使用 SCAN/HSCAN/SSCAN/ZSCAN 代替 KEYS/SMEMBERS 等
- 对大列表操作使用 LRANGE 分批获取
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压缩存储：
- 对 value 进行压缩(gzip/snappy)
- 权衡 CPU 和内存使用
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定期清理：
- 监控大 Key(使用 redis-cli --bigkeys)
- 对大 Key 设置 TTL 或定期归档
监控与预防
- 使用 Redis 的 INFO 命令和监控工具
- 设置慢查询日志(slowlog)阈值
- 使用 Redis 的 MEMORY USAGE 命令分析 Key 大小
- 定期进行容量规划和性能测试
通过以上措施，可以有效预防和处理 Redis 中的热 Key 和大 Key 问题，保障系统稳定性和性能。
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