
使用Redis开发应用程序是一个很愉快的过程,但是就像其他技术一样,基于Redis的应用程序设计你同样需要牢记几点。在之前,你可能已经对关系型数据库开发的那一整个套路了然如胸,而基于Redis的应用程序开发也有许多相似的地方,但是你必须牢记以下两点——Redis是个内存数据库,同时它是单线程的。因此,在使用Redis时,你需要注意以下几点:
1. 掌控储存在Redis中的所有键
数据库的主要功能是储存数据,但是对于开发者来说,因为应用程序需求或者数据使用方法的改变,忽略存储在数据库中的某些数据是非常正常的,在Redis中同样如此。你可能忽视期满某些键,也可能因为应用程序的某个模块弃用而忘掉这些数据。
无论哪种情况,Redis都存储了一些不再使用的数据,平白无故的占用了一些空间。Redis的弱结构数据模式让集中储存的内容很难被弄清,除非你为键使用一套非常成熟的命名法则。使用合适的命名方法会简化你的数据库管理,当你通过你的应用程序或者服务做键的命名空间时(通常情况下是使用冒号来划分键名),你就可以在数据迁移、转换或者删除时轻松的识别。
Redis另一个常见用例是作为热数据项作的第二数据存储,大部分的数据被保存在其他的数据库中,比如PostgreSQL或MongoDB。在这些用例中,当数据从主存储移除时,开发者经常会忘记删除Redis中对应的数据。这种存在跨数据存储的情况下,通常需要做级联删除,这种情况下,可以通过在Redis配置保存特定数据项的所有识别符来实现,从而保证数据在主数据库被删除后,系统会调用一个清理程序来删除所有相关副本和信息。
2. 控制所有键名的长度
在上文我们说过要使用合适的命名规则,并且添加前缀来识别数据走向,因此这一条看起来似乎与之违背。但是,请别忘记,Redis是个内存数据库,键越短你需要的空间就越少。理所当然,当数据库中拥有数百万或者数十亿键时,键名的长度将影响重大。
举个例子:在一个32位的Redis服务器上,如果储存一百万个键,每个值的长度是32-character,那么在使用6-character长度键名时,将会消耗大约96MB的空间,但是如果使用12-character长度的键名时,空间消耗则会提升至111MB左右。随着键的增多,15%的额外开销将产生重大的影响。
3. 使用合适的数据结构
不管是内存使用或者是性能,有的时候数据结构将产生很大的影响,下面是一些可以参考的最佳实践:
取代将数据存储为数千(或者数百万)独立的字符串,可以考虑使用哈希数据结构将相关数据进行分组。哈希表是非常有效率的,并且可以减少你的内存使用;同时,哈希还更有益于细节抽象和代码可读。
合适时候,使用list代替set。如果你不需要使用set特性,List在使用更少内存的情况下可以提供比set更快的速度。
Sorted sets是最昂贵的数据结构,不管是内存消耗还是基本操作的复杂性。如果你只是需要一个查询记录的途径,并不在意排序这样的属性,那么轻建议使用哈希表。
Redis中一个经常被忽视的功能就是bitmaps或者bitsets(V2.2之后)。Bitsets允许你在Redis值上执行多个bit-level操作,比如一些轻量级的分析。
4. 使用SCAN时别使用键
从Redis v2.8开始,SCAN命令已经可用,它允许使用游标从keyspace中检索键。对比KEYS命令,虽然SCAN无法一次性返回所有匹配结果,但是却规避了阻塞系统这个高风险,从而也让一些操作可以放在主节点上执行。
需要注意的是,SCAN 命令是一个基于游标的迭代器。SCAN 命令每次被调用之后, 都会向用户返回一个新的游标,用户在下次迭代时需要使用这个新游标作为 SCAN 命令的游标参数, 以此来延续之前的迭代过程。同时,使用SCAN,用户还可以使用keyname模式和count选项对命令进行调整。
SCAN相关命令还包括SSCAN 命令、HSCAN 命令和 ZSCAN 命令,分别用于集合、哈希键及有续集等。
5. 使用服务器端Lua脚本
在Redis使用过程中,Lua脚本的支持无疑给开发者提供一个非常友好的开发环境,从而大幅度解放用户的创造力。如果使用得当,Lua脚本可以给性能和资源消耗带来非常大的改善。取代将数据传送给CPU,脚本允许你在最接近数据的地方执行逻辑,从而减少网络延时和数据的冗余传输。
在Redis中,Lua一个非常经典的用例就是数据过滤或者将数据聚合到应用程序。通过将处理工作流封装到一个脚本中,你只需要调用它就可以在更短的时间内使用很少的资源来获取一个更小的答案。
专家提示:Lua确实非常棒,但是同样也存在一些问题,比如很难进行错误报告和处理。一个明智的方法就是使用Redis的Pub/Sub功能,并且让脚本通过专用信道来推送日志消息。然后建立一个订阅者进程,并进行相应的处理。 本文来自:CDA数据分析师
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15