如何高效存储合理存放数据到Redis中（什么数据放到redis中）

  我们存储数据的主要目的是让某些需要数据的程序能够访问和使用这些数据，那么咱们需要使用一个最高效的存储方式来存放这些数据，以此而应付业务系统中对数据性能要求越来越高的情况。本文将以Redis作为存储系统，讲解如何存放数据来获得更高的效率。

  在存入数据之前，我们需要先确定到底需要存放些什么样的数据，以及这些数据之间的关系，这样可以帮助我们更容易存储和检索数据。比如，我们需要存放用户信息，答案信息，评论，则可以创建一个用户信息的hash结构，几个答案的list结构，以评论的id为key，评论的信息为value的普通key-value结构等。

  另外，存放数据时，也要注意Redis自身的数据表示范围，Redis中的String结构的数据可以有512MB的容量，但是hash，list，set，zset等结构的内存容量是有限的。所以咱们在存储数据时要注意不要过度消耗Redis的内存空间，要把大数据用其它存储技术进行存放，比如把文件存入数据库当中，然后在Redis中只存放文件的ID等。

  此外，咱们存放数据的时候还需要注意是否能够重用数据，进而重复利用Redis中的资源。比如，我们想取出某种信息，首先会通过某种条件从Redis中查询，如果不存在，我们可以先首先把相关信息放入Redis中，以便后来的请求能够获取。

  在高效存储Redis中的数据时，最重要的就是咱们要对永久存储和临时存储进行合理划分，以免造成内存浪费，影响系统性能。比如，处理用户请求时，我们需要存放临时的缓存，但这些临时的缓存一般没有必要放到Redis的永久存储中，我们可以设计合理的TTL（Time To Live），用来主动清理过期的临时缓存，从而达到对内存的有效利用。

“`java

// 根据ID存放用户信息

public void setUserInfoById(String id, Map userInfo) {

redisTemplate.opsForHash().putAll(“user:” + id, userInfo);

}

// 根据ID存放评论信息

public void setCommentInfoById(String id, String commentInfo) {

redisTemplate.opsForValue().set(“comment:” + id, commentInfo);

}

// 设置TTL，根据过期时间自动清除缓存

public void setExpireTime(String key, final long seconds) {

redisTemplate.expire(key, seconds, TimeUnit.SECONDS);

}

  如何高效的存储Redis中的数据，从构建不同的数据结构来存储数据，合理使用Redis资源，以及合理划分永久存储和临时存储来实现效果。此外，咱们还要注意到，上述设计都是以获取更高的性能为目标，具体实现还需要根据业务数据和实际情况来进行优化。