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[DEE-454] Redis 快取資料結構 ​

INFO

Redis 提供超越簡單鍵值字串的專用資料結構。根據存取模式選擇正確的資料結構可減少記憶體用量、簡化應用程式邏輯，並解鎖使用純字串時代價高昂或不可能的操作。

背景 ​

許多開發者僅將 Redis 用作鍵值儲存，將所有資料序列化為 JSON 字串。雖然這可行，但忽略了 Redis 最強大的功能：針對特定存取模式量身打造的專用資料結構及其原子操作。

Redis 提供以下核心資料類型：

  • String -- 最大 512 MB 的二進位安全位元組序列。用於簡單的鍵值快取、計數器和旗標。
  • Hash -- 單一鍵下的欄位-值對映射。用於需要讀寫個別欄位而無需反序列化整個物件的物件。
  • List -- 字串的雙向鏈結串列。用於佇列、近期活動動態和有界集合。
  • Set -- 不重複字串的無序集合。用於成員測試、標籤和集合運算（聯集、交集、差集）。
  • Sorted Set (ZSet) -- 由浮點數評分的不重複字串集合，以排序順序維護。用於排行榜、速率限制器和時間序列排名。
  • HyperLogLog -- 以固定 12 KB 記憶體進行基數估算的機率性資料結構。用於統計不重複訪客、不重複事件或任何近似不重複計數。
  • Bitmap -- 作為位元陣列處理的字串。用於功能旗標、每日活躍用戶追蹤和類 bloom filter 的操作。
  • Stream -- 支援消費者群組的附加式日誌。用於事件溯源、活動動態和訊息佇列。

自 Redis 2.2 起，小型的 Hash、List、Set 和 Sorted Set 實例以緊湊的「ziplist」（或自 Redis 7.0 起的「listpack」）編碼儲存，記憶體用量可比完整資料結構少高達 10 倍。當元素數量和元素大小低於可設定的閾值時，此編碼會自動使用。

原則 ​

開發者SHOULD選擇與主要存取模式匹配的 Redis 資料結構，而非對所有資料預設使用 String + JSON。

開發者MUST在每個用於快取的 Redis 實例上設定 maxmemory 和 maxmemory-policy，以防止記憶體無限增長。

開發者MUST在快取項目上設定過期時間（EXPIRE 或 SET 的 EX/PX），以防止過時資料累積。

開發者SHOULD使用簡短且一致的鍵命名慣例（例如 user:42:profile、lb:daily:scores），以減少記憶體開銷並提高可除錯性。

圖解 ​

範例 ​

String：簡單快取與原子計數器 ​

redis
-- 快取序列化值並設定 TTL
SET user:42:profile '{"name":"Alice","role":"admin"}' EX 300

-- 原子計數器（無讀取-修改-寫入的競爭條件）
INCR page:views:/home
INCRBY product:42:stock -1

Hash：物件的欄位層級存取 ​

redis
-- 將使用者資料儲存為 hash
HSET user:42:profile name "Alice" role "admin" login_count 0

-- 讀取單一欄位（無需反序列化整個物件）
HGET user:42:profile name
-- "Alice"

-- 原子遞增單一欄位
HINCRBY user:42:profile login_count 1

-- 設定整個 hash 的過期時間
EXPIRE user:42:profile 300

當 hash 的欄位數少於 hash-max-listpack-entries（預設 128）且每個欄位值小於 hash-max-listpack-value（預設 64 位元組）時，Hash 比將每個欄位儲存為獨立 String 鍵更節省記憶體。在此設定下，Redis 使用緊湊的 listpack 編碼。

Sorted Set：排行榜 ​

redis
-- 新增分數（ZADD 為 O(log N)）
ZADD lb:daily:scores 1500 "player:alice"
ZADD lb:daily:scores 2300 "player:bob"
ZADD lb:daily:scores 1800 "player:charlie"

-- 前 10 名（依分數降序）
ZREVRANGE lb:daily:scores 0 9 WITHSCORES

-- 特定玩家的排名（從 0 開始）
ZREVRANK lb:daily:scores "player:alice"

-- 每日過期排行榜
EXPIRE lb:daily:scores 86400

HyperLogLog：不重複訪客計數 ​

redis
-- 新增訪客 ID（無論基數多大都固定 12 KB）
PFADD uv:2026-04-07 "visitor:abc" "visitor:def" "visitor:ghi"

-- 近似不重複計數（標準誤差 < 1%）
PFCOUNT uv:2026-04-07
-- (integer) 3

-- 合併多天以取得週計數
PFMERGE uv:week:15 uv:2026-04-07 uv:2026-04-06 uv:2026-04-05
PFCOUNT uv:week:15

Set：基於標籤的成員資格 ​

redis
-- 為文章加標籤
SADD tag:redis "article:101" "article:205" "article:310"
SADD tag:caching "article:101" "article:420"

-- 同時標記為 "redis" 和 "caching" 的文章
SINTER tag:redis tag:caching
-- "article:101"

-- 檢查成員資格
SISMEMBER tag:redis "article:205"
-- (integer) 1

記憶體最佳化技巧 ​

技術影響做法
設定 maxmemory + 驅逐策略防止 OOM 當機maxmemory 2gb + maxmemory-policy allkeys-lru
小型物件使用 Hash透過 listpack 減少高達 10 倍記憶體保持 hash 在 128 欄位／64 位元組值以下
所有快取鍵設定 EXPIRE防止過時資料堆積SET key value EX 300 或 EXPIRE key 300
簡短的鍵名大規模下節省每個鍵的位元組u:42:p vs user_profile_for_user_id_42
避免儲存大型 blob減少記憶體和網路 I/O保持值在 100 KB 以下；大型物件存放在 S3/blob store
使用 OBJECT ENCODING 檢查驗證是否使用緊湊編碼OBJECT ENCODING mykey 應顯示 listpack / ziplist
選擇正確的驅逐策略保持熱門資料在記憶體中allkeys-lru（通用）、volatile-lfu（TTL 鍵、基於頻率）

驅逐策略參考 ​

策略範圍演算法適用場景
noeviction不適用滿時寫入回傳錯誤不可被驅逐的資料
allkeys-lru所有鍵最近最少使用通用快取（良好的預設值）
allkeys-lfu所有鍵最不常使用有明確冷熱分層的工作負載
volatile-lru有 TTL 的鍵過期鍵中的 LRU持久性與快取資料混合
volatile-lfu有 TTL 的鍵過期鍵中的 LFU有頻率模式的 TTL 鍵
volatile-ttl有 TTL 的鍵剩餘 TTL 最短者優先優先保留長壽命的快取項目
allkeys-random所有鍵隨機驅逐均勻的存取模式

常見錯誤 ​

  1. 所有資料都儲存為 JSON 字串。 將物件序列化為 JSON 字串並用 SET 儲存，意味著每次讀取或部分更新都需要完整的反序列化-修改-重新序列化流程。如果你頻繁存取或更新個別欄位，應使用 Hash。如果需要排名存取，應使用 Sorted Set。讓結構匹配存取模式。

  2. 未設定 maxmemory 限制。 沒有記憶體限制，Redis 會消耗所有可用 RAM，最終被作業系統 OOM killer 終止，導致整台伺服器當機。快取工作負載應始終設定 maxmemory 和驅逐策略。

  3. 快取鍵缺少 EXPIRE。 沒有過期時間的鍵會持續存在，直到被明確刪除或被驅逐策略驅逐。如果驅逐策略是 noeviction 或 volatile-*（僅驅逐有 TTL 的鍵），無過期的鍵會無限累積。應為每個快取項目設定 TTL。

  4. 過大的鍵和值。 一個持有 10 MB JSON blob 的鍵會在序列化和傳輸期間阻塞 Redis（命令執行是單執行緒的）。應將大型值拆分為較小的鍵或使用外部 blob store。Redis SLOWLOG 可協助識別被大型資料阻塞的命令。

  5. 在生產環境使用 KEYS。 KEYS * 會掃描整個鍵空間並阻塞 Redis。在生產環境中應使用 SCAN 進行迭代式鍵探索。

相關 DEE ​

  • DEE-450 快取與搜尋總覽
  • DEE-451 Cache-Aside 模式 -- 最常以 Redis 實作的模式
  • DEE-453 快取失效策略 -- 適用於所有 Redis 資料結構的 TTL 和失效模式

參考資料 ​