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下面内容来源于Quora上的一个提问，问题是使用Redis需要避免的五个问题。而回答中超出了五个问题的范畴，描述了五个使用Redis的注意事项。如果你在使用或者考虑使用Redis，可能你可以学习一下下面的一些建议，避免一下提到的问题。

1.使用key值前缀来作命名空间

虽然说Redis支持多个数据库（默认32个，可以配置更多），但是除了默认的0号库以外，其它的都需要通过一个额外请求才能使用。所以用前缀作为命名空间可能会更明智一点。

另外，在使用前缀作为命名空间区隔不同key的时候，最好在程序中使用全局配置来实现，直接在代码里写前缀的做法要严格避免，这样可维护性实在太差了。

2.创建一个类似?”registry” 的key用于标记key使用情况

为了更好的管理你的key值的使用，比如哪一类key值是属于哪个业务的，你通常会在内部wiki或者什么地方创建一个文档，通过查询这个文档，我们能够知道Redis中的key都是什么作用。

与之结合，一个推荐的做法是，在Redis里面保存一个registry值，这个值的名字可以类似于 __key_registry__ 这样的，这个key对应的value就是你文档的位置，这样我们在使用Redis的时候，就能通过直接查询这个值获取到当前Redis的使用情况了。

3.注意垃圾回收

Redis是一个提供持久化功能的内存数据库，如果你不指定上面值的过期时间，并且也不进行定期的清理工作，那么你的Redis内存占用会越来越大，当有一天它超过了系统可用内存，那么swap上场，离性能陡降的时间就不远了。所以在Redis中保存数据时，一定要预先考虑好数据的生命周期，这有很多方法可以实现。

比如你可以采用Redis自带的过期时间为你的数据设定过期时间。但是自动过期有一个问题，很有可能导致你还有大量内存可用时，就让key过期去释放内存，或者是内存已经不足了key还没有过期。

如果你想更精准的控制你的数据过期，你可以用一个ZSET来维护你的数据更新程度，你可以用时间戳作为score值，每次更新操作时更新一下score，这样你就得到了一个按更新时间排序序列串，你可以轻松地找到最老的数据，并且从最老的数据开始进行删除，一直删除到你的空间足够为止。

4.设计好你的Sharding机制

Redis目前并不支持Sharding，但是当你的数据量超过单机内存时，你不得不考虑Sharding的事（注意：Slave不是用来做Sharding操作的，只是数据的一个备份和读写分离而已）。

所以你可能需要考虑好数据量大了后的分片问题，比如你可以在只有一台机器的时候就在程序上设定一致性hash机制，虽然刚开始所有数据都hash到一台机器，但是当你机器越加越多的时候，你就只需要迁移少量的数据就能完成了。

5.不要有个锤子看哪都是钉子

当你使用Redis构建你的服务的时候，一定要记住，你只是找了一个合适的工具来实现你需要的功能。而不是说你在用Redis构建一个服务，这是很不同的，你把Redis当作你很多工具中的一个，只在合适使用的时候再使用它，在不合适的时候选择其它的方法。