
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
SASEM 决策树:理论与实践应用 在复杂的决策场景中,如何从海量数据中提取有效信息并制定科学决策,是各界关注的焦点。SASEM 决 ...
2025-07-30SPSS 语法使用详解 在当今数据驱动的时代,SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)作为一款功能强大的统计分析软 ...
2025-07-30人工智能对CDA数据分析领域的影响 人工智能对 CDA(Certified Data Analyst,注册数据分析师)数据分析领域的影响是全方位、多层 ...
2025-07-30MySQL执行计划中rows的计算逻辑:从原理到实践 MySQL 执行计划中 rows 的计算逻辑:从原理到实践 在 MySQL 数据库的查询优化中 ...
2025-07-29左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 在统计分析、数据建模和科学研究中,正态分 ...
2025-07-29CDA 数据分析师的职业生涯规划:从入门到卓越的成长之路 在数字经济蓬勃发展的当下,数据已成为企业核心竞争力的重要来源,而 CD ...
2025-07-29CDA数据分析师证书考取全攻略 一、了解 CDA 数据分析师认证 CDA 数据分析师认证是一套科学化、专业化、国际化的人才考核标准, ...
2025-07-29解析神经网络中 Softmax 函数的核心作用 在神经网络的发展历程中,激活函数扮演着至关重要的角色,它们为网络赋予了非线性能力, ...
2025-07-29解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-07-29鸢尾花判别分析:机器学习中的经典实践案例 在机器学习的世界里,有一个经典的数据集如同引路明灯,为无数初学者打开了模式识别 ...
2025-07-29用 Python 开启数据分析之旅:从基础到实践的完整指南 在数据驱动决策的时代,数据分析已成为各行业不可或缺的核心能力。而 Pyt ...
2025-07-29从 CDA LEVEL II 考试题型看 Python 数据分析要点 在数据科学领域蓬勃发展的当下,CDA(Certified Data Analyst)认证成为众多从 ...
2025-07-29CDA 数据分析师的工作范围解析 在数字化时代的浪潮下,数据已成为企业发展的核心资产之一。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-07-29解析 insert into select 是否会锁表:原理、场景与应对策略 在数据库操作中,insert into select 是一种常用的批量数据插入语句 ...
2025-07-29用 Power BI 制作地图热力图:基于经纬度数据的实践指南 在数据可视化领域,地图热力图凭借直观呈现地理数据分布密度的优势,成 ...
2025-07-29从数据到决策:CDA 数据分析师如何重塑职场竞争力与行业价值 在数字经济席卷全球的今天,数据已从 “辅助工具” 升级为 “核心资 ...
2025-07-292025 年 CDA 数据分析师考纲焕新,引领行业人才新标准 在数字化浪潮奔涌向前的当下,数据已成为驱动各行业发展的核心要素。作为 ...
2025-07-29PyTorch 核心机制:损失函数与反向传播如何驱动模型进化 在深度学习的世界里,模型从 “一无所知” 到 “精准预测” 的蜕变,离 ...
2025-07-29t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异分析的两大核心方法 在数据分析的广阔领域中,判断两组或多组数据之间是否存在显著差异是一项 ...
2025-07-29PowerBI 添加索引列全攻略 在使用 PowerBI 进行数据处理与分析时,添加索引列是一项极为实用的操作技巧。索引列能为数据表中的每 ...
2025-07-29