前言： Redis 大家用的不少，但是可能都只关注业务本身，对于底层的细节则经常忽略，本文总结了 Redis的进阶使用和最佳实践，希望帮助大家加深对这门技术的理解。
一、Redis 进阶使用
1.1、布隆过滤器
Redis 在 4.0 以后支持布隆过滤（准确的来说是支持了布隆过滤器的插件），给 Redis 提供了强大的去重功能。在业务中，我们可能需要查询数据库判断历史数据是否存在，如果数据库的并发能力有限，这个时候我们可以采用 Redis 的 set 做去重。如果缓存的数据过大，这个时候就需要遍历所有缓存数据，另外如果我们的历史数据缓存写不下了，终究要去查询数据库，这个时候就可以使用布隆过滤器。
当然布隆过滤器精确度不是 100% 准确（如果对数据准确度要求很高的话，这里不建议使用），因为对于存在的数据也许这个值不一定存在，当然如果不存在，那肯定 100% 不存在了。
（1）命令使用
bf.add?#添加元素
bf.exists?#判断元素是否存在
bf.madd?#批量添加
bf.mexists #批量判断是否存在（2）原理
布隆过滤器由一个长度为m比特的位数组（bit array）与k个哈希函数（hash function）组成的数据结构。位数组初始化均为0，所有的哈希函数都可以分别把输入数据尽量均匀地散列。
当要向布隆过滤器中插入一个元素时，该元素经过k个哈希函数计算产生k个哈希值，以哈希值作为位数组中的下标，将所有k个对应的比特值由0置为1；
当要查询一个元素时，同样将其经过哈希函数计算产生哈希值，然后检查对应的k个比特值：如果有任意一个比特为0，表明该元素一定不在集合中；如果所有比特均为1，表明该集合有可能性在集合中。为什么不是一定在集合中呢？因为不同的元素计算的哈希值有可能一样，会出现哈希碰撞，导致一个不存在的元素有可能对应的比特位为1，这就是所谓“假阳性”（false positive）。相对地，“假阴性”（false negative）在BF中是绝不会出现的。
总结一下：布隆过滤器认为不在的，一定不会在集合中；布隆过滤器认为在的，可能在也可能不在集合中。
举个例子：下图是一个布隆过滤器，共有18个比特位，3个哈希函数。集合中三个元素x，y，z通过三个哈希函数散列到不同的比特位，并将比特位置为1。当查询元素w时，通过三个哈希函数计算，发现有一个比特位的值为0，可以肯定认为该元素不在集合中。
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1.2、Redis分布式锁
大家对分布式锁也许也不会陌生，现在市面上主流的实现分布锁的技术有 ZooKeeper 和 Redis；下文为大家简单介绍一下 Redis 如何实现分布式锁。
命令
setnx lock:mutex ture #加锁
del lock:mutex #删除锁
实现分布式锁的核心就是：请求的时候 Set 这个 key，如果其他请求设置失败的时候，即拿不到锁。但是存在一个问题：如果业务 panic 或者忘记调用 del 的话，就会产生死锁，这个时候大家很容易能想到：我们可以 expire 一个过期时间，这样就可以保证请求不会一直独占锁且无法释放锁的逻辑了。
但是假设业务存在这样一种情况：A 请求在获取锁后处理逻辑，由于逻辑过长，这个时候锁到期释放了，A 这个时候刚刚处理完成，而 B 又去改了这个数据，这就存在一个锁失效的问题。解决这种问题参考 CAS 的方式，对锁设置一个随机数，可以理解为版本号，如果释放的时候版本号不一致，则表示数字已经在释放那一刻改掉了。
二、Redis实战技巧
Redis被当做分布式缓存的应用场景非常普遍，有关缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩、数据漂移、缓存踩踏、缓存污染、热点key等常见问题。
这里主要给出一些日常开发中的关注点：
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Key的设计：尽量控制key的长度，一是过长会占用较多空间，二是我们知道键空间是字典类型，即时本身在查找过程中很快，过长的键也会对比较判断时间有所增加。
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批量命令的使用：因为redis操作绝大部分都耗在网络传输上，将多次传输改为一次传输，大概率会提升效果。
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value的大小：尽量避免大value，原因同上，value太大会影响网络传输效率。比如，之前的一次经历，批量获取了200个商品的信息(信息比较多，可以认为是大value)，发现很慢，后来把200拆成了4个50，并行去调用，效果提升的比较明显。这个问题也可以考虑用数据压缩的方式进行优化
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复杂命令的使用：比如排序、聚合等等操作，应该在离线阶段就处理完毕，然后再存入缓存，而不是在线使用复杂命令去计算。
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善用数据结构：redis丰富的数据结构对支撑业务有天然的优势，比如，之前曾用消息队列配合bitmap数据结构存储和维护商品的多个状态(库存、上下架、秒杀、黑白名单等)，getbit来直接判断该商品是否允许展示。
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Redis安全：默认会监听 6379 端口，最好在 Redis 的配置文件中指定监听的 IP 地址，更进一步还可以增加 Redis 的 ACL 访问控制，对客户指定群组，并限限制用户对数据的读写权限。访问 Redis 尽量走公司代理，由于 Redis 本身不支持 SSL 的链接，所以走公司代理可以保证安全。客户端登陆 Redis 必须设置 Auth 秘密登陆。
三、Redis为什么变慢了
业务场景中，不知道大家是否碰到过 Redis 变慢的情况：
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执行 SET、DEL 命令耗时也很久；
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偶现卡顿，之后又恢复正常了；
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在某个时间点，突然开始变慢了。
原因分析
查看慢查询，由于笔者本身机器没有慢查询，所以这里看到是空
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由于 Redis 在 IO 操作和对键值对的操作是单线程的，所以直接在客户端 Redis-cli 上执行的 Redis 命令有可能会导致操作延迟变大；
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使用复杂的命令会让 Redis的处理变慢，以及CPU过高，例如 SORT、SUNION、ZUNIONSTORE 聚合类命令（时间负责度O(N) ）；
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查询的数据量过大，使得更多时间花费在数据协议的组装和网络传输过程中；
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大 key 查询，比如对于一个很大的 hash、zset 等，这样的对象对 Redis 的集群数据迁移带来了很大的问题，因为在集群环境下，如果某个 key 太大，会导致数据迁移卡顿；
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另外在内存分配上，如果一个 key 太大，那么当它需要扩容时，会一次性申请更大的一块内存，这也会导致卡顿。如果这个大 key 被删除，内存会一次性回收，卡顿现象会再一次产生。
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集中过期，变慢的时间统一，所以业务中的 Key 过期时间尽量在统一的一个时间点加上一个随机数时间;
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内存使用达到上限，当内存达到内存上限的时候，就不许淘汰一些数据，这个时候也可能导致 Redis 查询效率低；
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碎片整理，Redis 在 4.0 版本后会自动整理碎片（由于内存回收过程中存在大量的碎片空间，不整理会导致 Redis 的空间少量浪费），而在整理碎片的过程中会消耗 CPU 的资源，从而影响了请求得到性能；
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网络带宽，Redis 集群和业务混部，或者并发量过大以及每次返回的数据也很大，网卡带宽跑满的情况容易导致网络阻塞；
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AOF 的频率过高，由于 AOF 需要将全部的写命令同步，如果同步的间隔比较短，也会影响到 Redis 的性能；
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Redis 提供了 flushdb 和 flushall 指令，用来清空数据库，这也是导致 Redis 缓慢的操作。
参考链接: