## redis是做什么的

一个数据结构存储器，数据驻留在内存里，可以在程序的两次之间保存数据

## 一些实现细节和比较好的地方

redis 的 string 是 binary-safe 的，可以存储任意的二进制数据（bytes），甚至可以把图片存储在 redis 中

## 经常用到的场合

1. 用作缓存

1. 最基础的，最经典的应用场合，当查询数据库或者ES等存储代价比较高的时候，直接用查询的语句做 key，查询结果用作缓存

2. 用做队列

3. 用做集合，也就是存储一批数据的池子。用作有序集合

## 经常遇到的问题

过期之间只能指定到键级别，而不能指定到集合的键级别

## pipeline

imporve performance by combining multi command into one and reduce TCP times

“`
>>> p = r.pipeline() # 创建一个管道
>>> p.set('hello','redis')
>>> p.sadd('faz','baz')
>>> p.incr('num')
>>> p.execute()
[True, 1, 1]
>>> r.get('hello')
'redis'

or

>>> p.set('hello','redis').sadd('faz','baz').incr('num').execute()
“`

默认的情况下，管道里执行的命令可以保证执行的原子性，执行pipe = r.pipeline(transaction=False)可以禁用这一特性。

## 坑

python redis 客户端中没有decrby指令

# key 的命名

colon sign : is a convention when naming keys. Try to stick with a schema. For instance “object-type:id:field” can be a nice idea, like in “user:1000:password”. I like to use dots for multi-words fields, like in “comment:1234:reply.to”.

## 使用方法

Redis 是个好东西，提供了很多好用的功能，而且大部分实现的都还既可靠又高效（主从复制除外）。所以一开始我们犯了一个天真的用法错误：把所有不同类型的数据都放在了一组 Redis 集群中。

– 长生命周期的用户状态数据
– 临时缓存数据
– 后台统计用的流水数据

导致的问题就是当你想扩分片的时候，客户端 Hash 映射就变了，这是要迁移数据的。而所有数据放在一组 Redis 里，要把它们分开就麻烦了，每个 Redis 实例里面都是千万级的 key。

根据数据性质把 Redis 集群分类；我的经验是分三类：cache、buffer 和 db

– cache：临时缓存数据，加分片扩容容易，一般无持久化需要。
– buffer：用作缓冲区，平滑后端数据库的写操作，根据数据重要性可能有持久化需求。
– db：替代数据库的用法，有持久化需求。

规避在单实例上放热点 key。

同一系统下的不同子应用或服务使用的 Redis 也要隔离开