百万个键，每个值的长度是32-character，那么在使用6-character长度键名时，将会消耗大约96MB的空间，但是如果使用12-character长度的键名时，空间消耗则会提升至111MB左右。随着键的增多，15%的额外开销将产生重大的影响。
3. 使用合适的数据结构
不管是内存使用或者是性能，有的时候数据结构将产生很大的影响，下面是一些可以参考的最佳实践：
取代将数据存储为数千（或者数百万）独立的字符串，可以考虑使用哈希数据结构将相关数据进行分组。哈希表是非常有效率的，并且可以减少你的内存使用；同时，哈希还更有益于细节抽象和代码可读。
合适时候，使用list代替set。如果你不需要使用set特性，List在使用更少内存的情况下可以提供比set更快的速度。
Sorted sets是最昂贵的数据结构，不管是内存消耗还是基本操作的复杂性。如果你只是需要一个查询记录的途径，并不在意排序这样的属性，那么轻建议使用哈希表。
Redis中一个经常被忽视的功能就是bitmaps或者bitsets（V2.2之后）。Bitsets允许你在Redis值上执行多个bit-level操作，比如一些轻量级的分析。
4. 使用SCAN时别使用键
从Redis v2.8开始，SCAN命令已经可用，它允许使用游标从keyspace中检索键。对比KEYS命令，虽然SCAN无法一次性返回所有匹配结果，但是却规避了阻塞系统这个高风险，从而也让一些操作可以放在主节点上执行。
需要注意的是，SCAN 命令是一个基于游标的迭代器。SCAN 命令每次被调用之后， 都会向用户返回一个新的游标，用户在下次迭代时需要使用这个新游标作为 SCAN 命令的游标参数， 以此来延续之前的迭代过程。同时，使用SCAN，用户还可以使用keyname模式和count选项对命令进行调整。
SCAN相关命令还包括SSCAN 命令、HSCAN 命令和 ZSCAN 命令，分别用于集合、哈希键及有续集等。
5. 使用服务器端Lua脚本
在Redis使用过程中，Lua脚本的支持无疑给开发者提供一个非常友好的开发环境，从而大幅度解放用户的创造力。如果使用得当，Lua脚本可以给性能和资源消耗带来非常大的改善。取代将数据传送给CPU，脚本允许你在最接近数据的地方执行逻辑，从而减少网络延时和数据的冗余传输。
在Redis中，Lua一个非常经典的用例就是数据过滤或者将数据聚合到应用程序。通过将处理工作流封装到一个脚本中，你只需要调用它就可以在更短的时间内使用很少的资源来获取一个更小的答案。
专家提示：Lua确实非常棒，但是同样也存在一些问题，比如很难进行错误报告和处理。一个明智的方法就是使用Redis的Pub/Sub功能，并且让脚本通过专用信道来推送日志消息。然后建立一个订阅者进程，并进行相应的处理。