突破Redis命中率的9个实用的方法（如何提高redis命中率）

随着企业信息移动和云端化的浪潮，提供高性能且高可用的数据处理系统已成为企业竞争的重要利器。Redis作为一种内存型NoSQL，除了拥有其他NoSQL类数据库中的优势外，更被喻为开发环境中一种“全能型”数据库，它在性能和可用性方面均有出色表现。而一个核心指标，对于Redis而言正是其“命中率”，即每次请求在Redis中取值的成功率和速度。

那么，做到优化Redis应用的命中率，有什么实用的方法呢？

第一，重构命令。有一定经验的Redis应用开发者，一般会更加注重事务支持，比如一系列命令要么全部完成要么全部回滚，可帮助程序在上下文切换时降低程序出错率，提升Redis“命中率”。

第二，重构缓存结构。重新设计缓存结构，比如将“键值对”设计为“哈希表”，可以将查询的次数减少到一次，从而帮助程序更好的“命中”数据库的缓存。

第三，尽量服用是前置缓存。当Redis中存储的数据量很大时，我们可以在服务层面添加一层“前置缓存”（比如memcache），接收用户的请求，过滤掉无效请求，用来大大提升Redis的“命中率”。

第四，利用布隆过滤器设计索引。前文提到Redis中“键值对”设计为“哈希表”，而“哈希表”存在极大的碎片化导致大量内存中空间被占用，而无实际用处，此时，我们可以考虑采用“布隆过滤器”，在MySQL数据库中，利用它来检测一个key在不在数据中，有效减少“碎片”的出现，化繁就简，优化Redis的索引，从而提高Redis的“命中率”可以通过以下代码实现。

//判断key是否在redis中 if (!bitmap.contns(key)) { return null }

第五，采用有序集合操作。有序集合是Redis内置数据类型，提供将多个成员关联到同一个“分数”的能力，分数用于对集合中的成员进行从小到大的排序，所有“分数”和“成员”之间的映射关系由一个跳跃表来存储，此方法极大的提高了查找函数的效率，帮助Redis更快『命中』目标数据，以下代码可以实现查找：

// 调用redis.zrangeByScore方法查找指定分数的数据 let result = redis.zrangeByScore(‘myzset’, ‘-inf’, ‘+inf’);

第六，利用LUA脚本机制。由于Redis是多线程的，在处理海量数据时，可能会形成多次访问，这时候就可以考虑利用LUA脚本，将Redis函数组合成一个完成某些功能的脚本，并以脚本名字对外提供接口，这样在程序中调用时，就相当于调用一个函数，而Redis在内部以原子性执行，从而提升运行效率。假设，需要对“myzset”中分数在[1, 10]范围内的数据进行缓存清除，那么我们可以使用下面的LUA脚本实现：

local result = redis.call(“zremrangebyscore”, “myzset”, 1, 10);

第七，使用特定的数据