redis高效处理数据

在Redis中高效处理数据需要结合数据结构优化、操作模式调整及底层机制理解。以下是综合多个权威来源的优化策略与实践指南：

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一、数据结构优化

1. 合理选择数据类型​

   • Hash结构：存储对象时优先使用Hash（如用户信息），而非多个String键。当字段数较少（<512）且字段值较短时，底层采用ziplist编码，内存效率更高。

   • 压缩列表（ziplist）：适用于小规模集合（如List、Set），元素数量建议控制在1万以内，单元素大小不超过64字节。

   • HyperLogLog：用于基数估算（如UV统计），内存占用极低（约12KB），误差率约0.81%。

   • Bitmaps：通过位操作存储布尔值（如用户登录状态），单bit存储，适合大规模布尔值场景。

2. 避免BigKey与内存浪费​

   • Key设计：缩短Key长度（如用缩写proj:user:100替代project:user_info:100），减少内存碎片。

   • Value控制：避免存储大对象（如JSON字符串），优先使用数值类型；若必须存储复杂数据，可压缩（如Protobuf序列化）。

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二、批量操作与管道技术

1. Pipeline技术​

   • 将多个命令打包发送，减少网络往返次数（RTT）。例如，批量插入10万条数据时，Pipel