尝试克服使用Redis的挑战（使用redis得难点）

随着大数据技术的发展，Redis 成为了当今热门的 NoSQL 数据库之一，它可提供良好的性能和负载均衡。Redis 的最大优点是允许用户存储任何类型的数据，而大多数数据库只支持特定类型的数据。但是有时使用Redis还是存在许多挑战，下面将讨论如何克服这些挑战：

一、缺乏实时保护

Redis未提供可以在检测到操作失败时切换到其他数据库实例的实时容灾保护系统，因此，Redis存储的数据很容易受到损坏。因此，使用Redis必须考虑其延迟系统，来确保数据存储实时有效。可以使用 NoSQL Booster 为 Redis 提供更强大的实时容灾系统，以实现自动将数据切换到其他数据库实例。

二、诊断跟踪

Redis 的客户端与服务器之间的对话可能对应着多个操作，因此 Redis 本身不能提供有关执行操作的诊断信息。为了解决这个问题，你需要调整 Redis 服务器，以监控 Redis 请求，以便跟踪特定操作的完成状况。

三、存储空间

Redis 只能支持有限的数据量。由于 Redis 的数据库只能容纳有限的数据，因此在存储大量数据时，将面临存储空间紧缺的问题。这要求用户有效地管理数据，以确保可用空间正常运转。开发人员可以使用以下代码，来实现有效的空间管理：

// Monitor the Redis db memory usage

> MONITOR redis_db_usage_stats –l

// Set the maximum memory usage limit

> CONFIG SET maxmemory 200mb

// Set eviction policy for removing data once max memory reached

> CONFIG SET maxmemory-policy allkeys-lru

四、事务的处理

Redis 本身不支持两阶段事务处理，这意味着我们无法恢复数据状态至上次事务提交之前的状态，这会导致可能不可预知的数据操作。但是 Redis 可以使用 Lua 脚本来实现 Atomic 操作、Pipelining 和 Pub/Sub，以便解决事务处理的问题。通过使用以下代码可以执行 Atomic 操作：

// Execute an atomic operation

> EVAL “my_operation()” 0

使用 Redis 可以大大提高系统的性能和可伸缩性，但是使用它也存在一定的挑战。克服这些挑战需要控制 Redis 存储的数据量，提供实时的容灾保护系统，跟踪并监控特定操作的完成状况，以及利用 Lua 执行 Atomic 操作等方法。虽然 Redis 使用起来并不容易，但是花一些时间来研究它对有效构建系统性能确实是有帮助的。