Redis作为缓存中间件，被广泛应用在各类系统，用来提升系统性能和吞吐，下面总结几点开发人员在使用Redis时需要考虑的几个关键点：
一. key的设计
1. key命名规范：为了避免不必要的麻烦，我们要给系统定义一套key的设计规范。通俗点举个例子，我们在电脑上写好了一篇文章，需要保存起来，这时候我们会找个合适目录并且取个合适的文件名，以便后续要找它的时候，能想起它的名字并找到它，key的命名就好比给你要保存的文件命名和选目录，好的命名，能让你很容易想起它、找到它。大多缓存场景，是将需高频读取低频变更的数据从数据库中加载到redis，比较常用的key命名规范是：表名:主键名:主键值:存储列名，存储列名可根据下面第2点提到的粒度问题来自行定义。比如，缓存用户信息表user，set user:id:1:name 张三，缓存了用户id为1的用户的名字叫张三。
2. 粒度的把握：需要根据不同应用场景来设定。粒度越大，操作越简单，通用性好，但空间占用大，重建缓存需要的资源也越多；粒度越小，控制越复杂，通用性差，但空间占用小，重建缓存时需要的资源就越少。缓存粒度设计不当，可能会造成很多无用空间的浪费、网络带宽的浪费，也可能会造成代码通用性较差等情况，如何权衡缓存的粒度控制，需要根据实际业务提前设计好。
二. 缓存更新策略
缓存中的数据会和数据源有一段时间窗口的不一致，需要利用某些策略更新，下面介绍几种主要的缓存更新策略。
1. LRU/LFU/FIFO：剔除算法通常用于，当缓存使用量超过预设的最大值，如何对现有的数据进行剔除。
2. 超时剔除：给缓存数据设置过期时间，过期后自动删除，例如Redis提供的expire命令。如果业务可以容忍一段时间内，缓存层数据和存储层数据不一致，那么可以为其设置过期时间。在数据过期后，再从真实数据源获取数据，重新放到缓存并设置过期时间。
3. 主动更新：对数据一致性要求高，当源数据更新后，立即更新缓存，可通过MQ来实现触发。
三. 缓存穿透
缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据，缓存层和存储层都不会命中。解决缓存穿透，一般的方法有：
1. 缓存空对象。即当某个key从缓存和db都查不到时，为这个key缓存一个空对象，这样下次来就不会击穿到db。这样做，会有2个隐患，一个是，如果被攻击，则可能造成缓存大量的空对象，导致占用大量内存，可以设置比较短的过期时间来应对。另一个隐患是，如果db新增这个key的值，就会有一段时间不一致，当然这个也是数据一致性问题，通过主动更新的策略可避免。
2. 布隆过滤器。利用布隆过滤器保存在redis中存在的key，在击穿缓存时，先查一下布隆过滤器，如果不存在，则不查db，一定程度保护了db层。
四. 热点key重建问题
这个问题是指，某个key高并发读，如果刚好碰上到期更新，会导致多个线程重建key，导致db负载过大，应用雪崩。要解决这个隐患，可以给重建key设置互斥锁，确保同一时间只有一个线程重建缓存。另外，还有一个办法就是，不设置过期时间，然后在逻辑上去控制，即逻辑上记录一个过期时间，如果到了这个过期时间，缓存还能用，只是要通知缓存重建线程去重建。
五. 查缓存要注意
1. 使用连接池来管理连接。
2. 一个业务多次查询，考虑用Pipeline，将多次查询合并为一次，虽然命令会被执行多次，但节省IO，能有效提高响应速度。
3. 多次String查询，使用mget，将多次请求合并为一次，命令也会被合并为一次，能有效提高响应速度，对于Hash内多个Field查询，使用hmget，起到和mget同样的效果。
4. Redis是单线程执行的，如果一条命令执行时间较长，其他线程在此期间会被阻塞，所以在操作Redis时要注意操作指令的涉及的数据量，尽量降低单次操作的执行耗时，比如要慎用模糊匹配。