现如今，Redis在当前的技术社区里是非常热门的。从来自Antirez的一个小小的个人项目，到成为内存数据存储行业的标准，Redis已经走过了很长的一段路。随之而来的一系列最佳实践，使得大多数人们可以正确地使用Redis。
接下来，本文将介绍10个正确使用Redis的小技巧。
1、停止使用KEYS*
以挑战这个命令开始这篇**，或许并不是一个好的方式，但其确实可能是最重要的一点。
很多时候，当我们关注一个Redis实例的统计数据时，通常会快速地输入“KEYS*”命令，这样key的信息就会很明显地展示出来。但平心而论，从程序化的角度出发，往往倾向于写出下面这样的伪代码：
for key in 'keys *':
doAllTheThings()
但是，当你有1300万个key时，执行速度将会变慢。因为KEYS命令的时间复杂度是O（n）。其中，n是要返回的KEYS的个数。这样一来，这个命令的复杂度就取决于数据库的大小了，并且在这个操作执行期间，其它任何命令在你的实例中都无法执行。
作为一个替代命令，看一下SCAN吧，其允许你以一种更友好的方式来执行……SCAN通过增量迭代的方式来扫描数据库，这一操作基于游标的迭代器来完成的，因此只要你觉得合适，就可以随时停止或继续。
2、找出拖慢Redis的罪魁祸首
由于Redis没有非常详细的日志，因此要想知道在Redis实例内部都做了些什么，是非常困难的。但幸运的是，Redis提供了一个下面这样的命令统计工具：
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
通过这个工具可以查看所有命令统计的快照，比如命令执行了多少次、执行命令所耗费的毫秒数等。
只需要简单地执行CONFIG RESETSTAT命令就可以重置了，这样你就可以得到一个全新的统计结果。
3、将Redis-Benchmark结果作为参考，而不要一概而论
Redis之父Salvatore曾说过：“通过执行GET/SET命令来测试Redis，就像在雨天检测法拉利的雨刷清洁镜子的效果”。很多时候，人们跑到我这里，他们想知道为什么自己的Redis-Benchmark统计的结果低于最优结果，但我们必须要把各种不同的真实情况考虑进来，例如：
◆ 可能受到哪些客户端运行环境的限制？
◆ 是同一个版本号吗？
◆ 测试环境中的表现与应用将要运行的环境是否一致？
Redis-Benchmark的测试结果提供了一个保证你的Redis-Server不会运行在非正常状态下的基准点，但你永远不要把它作为一个真实的“压力测试”。因为“压力测试”需要反应出应用的运行方式，并且需要一个尽可能的和生产相似的环境。
4、Hashes是最佳选择
以一种优雅的方式引入hashes吧，因为hashes将会带给你一种前所未有的体验，之前我曾看到过许多类似于下面这样的key结构：
foo:first_name
foo:last_name
foo:address
在上面的例子中，foo可能是一个用户的用户名，其中的每一项都是一个单独的key。这样一来，就增加了犯错的空间和一些不必要的key。如果使用hash代替，你将会惊奇地发现竟然只需要一个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、设置key值的存活时间
无论什么时候，只要有可能就利用key超时的优势。举一个很好的例子，就是储存一些诸如临时认证key之类的东西。
当你去查找一个授权key时，以OAUTH为例，通常会得到一个超时时间。这样在设置key的时候，设成同样的超时时间，Redis就会自动为你清除，而不再需要使用KEYS*来遍历所有的key了。
怎么样？很方便吧！
6、选择合适的回收策略
既然谈到了清除key这个话题，接下来就聊一聊回收策略。当Redis的实例空间被填满之后，将会尝试回收一部分key。根据你的使用方式，这里强烈建议使用volatile-lru策略——前提是你对key已经设置了超时。
但是，如果你运行的是一些类似于cache的东西，并且没有对key设置超时机制，那么可以考虑使用allkeys-lru回收机制，建议先在这里查看一下可行的方案。
7、如果你的数据很重要，请使用Try/Except
如果必须确保关键性的数据，可以被放入到Redis的实例中，这里强烈建议将其放入try/except块中。
几乎所有的Redis客户端采用的都是“发送即忘”策略，因此经常需要考虑一个key是否真正被放到Redis数据库中了。至于将try/expect放到Redis命令中的复杂性，并不是本文要讲的，你只需要知道这样做可以确保重要的数据放到该放的地方就可以了。
8、不要耗尽一个实例
无论什么时候，只要有可能就分散多redis实例的工作量。从3.0.0版本开始，Redis就支持集群了。Redis集群允许你基于key范围分离出部分包含主/从模式的key，完整的集群背后的“魔法”可以在这里找到。
但是，如果你是在找教程，那么这里是一个再适合不过的地方了。如果不能选择集群，考虑一下命名空间吧，然后将你的key分散到多个实例之中。关于怎样分配数据，在redis.io网站上会有这篇精彩的评论。
9、内核越多越好吗？
答案当然是错的！因为Redis是一个单线程进程，即使启用了持久化，最多也只会消耗两个内核。除非你计划在一台主机上运行多个实例——希望只会是在开发测试的环境下。否则的话，对于一个Redis实例是不需要2个以上内核的。
10、高可用
到目前为止，Redis Sentinel已经经过了很全面的测试，很多用户已经将其应用到了生产环境中，包括ObjectRocket。如果你的应用重度依赖于Redis，那就需要想出一个高可用方案来保证其不会掉线。
作者：Joe Engel
翻译：飘扬叶
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