Redis大数据存储容量研究

现今的互联网环境中，存储能力是成了互联网企业必不可少的一部份。随着大数据的发展，如何保护大量数据信息，使得存储具有良好的性能和弹性，已成了企业面临的重要课题。一种极其流行的高性能数据存储方案就是redis，它特别合适用于快速读取大量的海量数据的情况。

Redis不但可以帮助企业处理大量数据，而且其有效的内存管理，可以下降开发本钱、提高内存利用率、扩大性及并发量，缩短API调用时间，还可以消除卡顿现象，解决Redis容量问题也变得尤其重要。

当Redis存储数据量超过可用内存时，可分别采取数据持久化技术或采取Redis集群方式，将数据存储到区别的服务器上来减缓Redis容量问题。对数据持久化技术，可以在Redis中实现两种技术：RDB和AOF，即快照（snapshot）和日志（logging）技术；

而Redis集群就更灵活，有效确保存储容量，可在一组Redis节点之间自动散布和重新散布数据，增强容错能力。特别是Redis重视可用性和性能，对大量数据的存储有着极高的使用效力。

比如当我们想在Redis中存储大量数据，可以依照以下步骤进行操作，首先，在Redis环境中设置有效的索引结构，以提高查询效力；其次，公道利用Redis的内存分配技术来实现更优化的内存分配，减少开消；最后，公道地设置过期时间，以免数据过期带来没必要要的空间浪费。

可以看出，针对Redis的大数据存储，最有效的策略是控制容量，在Redis的内存管理上应用更多的技能，公道利用数据持久和Redis集群技术，使得它能更好的服务大数据利用程序。

# 在Redis环境中设置有效的索引结构
127.0.0.1:6379> ZADD index 1 "key1"
127.0.0.1:6379> ZADD index 2 "key2"
127.0.0.1:6379> ZRANGE index 0 ⑴ WITHSCORES

# 利用Redis的内存分配技术来实现更优化的内存分配
127.0.0.1:6379> CONFIG SET maxmemory-policy allkeys-lru
# 设置过期时间，以免数据过期带来没必要要的空间浪费
127.0.0.1:6379> expire key1 60

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