Redis大数据存储容量研究（redis存储数据大小）

当今的互联网环境中，存储能力是成为了互联网企业必不可少的一部分。随着大数据的发展，如何维护大量数据信息，使得存储具有良好的性能和弹性，已经成为了企业面临的重要课题。一种极为流行的高性能数据存储方案就是Redis，它特别适合用于快速读取大量的海量数据的情况。

Redis不仅可以帮助企业处理大量数据，而且其有效的内存管理，可以降低开发成本、提高内存利用率、扩展性及并发量，缩短API调用时间，还可以消除卡顿现象，解决Redis容量问题也变得尤为重要。

当Redis存储数据量超过可用内存时，可分别采用数据持久化技术或者采用Redis集群方式，将数据存储到不同的服务器上来缓解Redis容量问题。对于数据持久化技术，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节点之间自动分布和重新分布数据，增强容错能力。特别是Redis注重可用性和性能，对大量数据的存储有着极高的使用效率。

比如当我们想在Redis中存储大量数据，可以按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，以提高查询效率；其次，合理利用Redis的内存分配技术来实现更优化的内存分配，减少开销；最后，合理地设置过期时间，以避免数据过期带来不必要的空间浪费。

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的内存管理上运用更多的技巧，合理利用数据持久和Redis集群技术，使得它能更好的服务大数据应用程序。

# 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 -1 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，以避免数据过期带来不必要的空间浪费
127.0.0.1:6379> expire key1 60