使用Redis实现高效冷数据存储（redis冷数据存储）

  随着经济的蓬勃发展，电子商务的迅速崛起，“互联网 +”的不断深入，大量企业体量调用的冷数据越来越多。这些冷数据主要指历史数据，在一段时间内不会发生变化，但又多次被调用，也难以被删除等情况，对数据的存储和访问实现起着重要的作用。

  在传统的数据存储和访问方法中，使用文件系统技术将冷数据持久化存储在磁盘中，冷数据访问需要文件IO读冷数据，冗余IO，访问效率低。针对冷数据，旨在建立一个极具微服务架构弹性伸缩、可靠稳定、访问快速的冷数据解决方案，在业务扩展中提供高可用性，支持高并发请求。

  Redis是使用内存将运行数据持久化存储缓存在磁盘中的一款非关系型K-V数据库，拥有读写速度快，并发能力强的特性，经过这么多年的发展，已经成为最佳的缓存数据库技术，并可以满足对大量数据的快速存储和读取。基于这种优秀的特性，Redis可以用在各种系统中，具有重要的应用价值。

  使用Redis作为冷数据的存储，在实现快速操作冷数据的同时，可以省去大量的IO操作，省去文件读写和磁盘IO时间，可以极大地提高运行效率。使用Redis实现冷数据的存储主要有两种方法：

一、Hash：

redis.hmset('user', {
    'username': 'x',
    'password': 'x',
    'desc': 'x'
})

  使用hash作为冷数据存储最大的优势就是数据类型结构不变，值类型也可以很灵活，以JSON等存储结构操作性也较强，一般用于存储冷数据提供一定的灵活性技术支持；

二、Set：

redis.sadd('user_list', ['username1', 'username2', 'username3', 'username4'])

  使用Set作为冷数据存储，最大的优势是可以利用它的很多优化方法。比如模糊查询、排序等，这些功能可以大大减少开发者的实现时间，而且冷数据的数据结构也比较稳定，可以提供一定的可用性保证。

  总结：可以利用Redis的特性，实现快速、高效的冷数据存储。使用文件系统无法实现的功能，比如模糊查询、排序等，Redis可以提供，降低开发和维护成本，提高运行效率。