前面说了Redis的应用场景，可以说缓存技术（不仅是Redis）主要是为提高应用性能，缓解数据库压力而诞生的。但是每种技术都有适合自己的应用场景，也会有不适合自己的场景，没有万金油的技术。那么那些场景不适合使用Redis呢？
1，从数据规模角度
从数据规模的角度来看，数据可以分为大规模数据和小规模数据。我们知道Redis是将数据存在内存中，目前来讲，相对于磁盘而言内存还是比较贵的，如果将大规模数据全放在内存里，成本上考虑还是不合适的。而且据我所知，现在运维上内存扩容还是要停机的，磁盘可以在线扩容。
2，从冷热数据的角度
很多业务数据可以分为冷数据和热数据。热数据就是应用需要频繁使用的数据。如果将大量的冷数据放在内存里，那就是对内存的一种浪费。所以应该从业务场景上区分出冷热数据，区别对待。只将热数据放在内存中，加速数据读写，也可降低后端存储的压力。
另外在使用上，Redis的运维同样重要。很多使用 Redis 的开发者认为只要会用 API 开发相应的功能就可以，更有甚者认为 Redis 就是 get、set、del，不需要知道 Redis 的原理。很多线上的故障和问题都是由于完全把 Redis 当做黑盒造成的，如果不了解 Redis 的单线程模型，有些开发者会在有上千万个键的 Redis 上执行 keys*操作，如果不了解持久化的相关原理，会在一个写操作量很大的 Redis 上配置自动保存 RDB。而且在很多公司内只有专职的关系型数据库 DBA，并没有 NoSQL 的相关运维人员，也就是说开发者很有可能会自己运维 Redis，对于 Redis 的开发者来说既是好事又是坏事。站在好的方面看，开发人员可以通过运维 Redis 真正了解 Redis 的一些原理，不单纯停留在开发上。站在坏的方面看，Redis 的开发人员不仅要支持开发，还要承担运维的责任，而且由于运维经验不足可能会造成线上故障。但是从实际经验来看，运维足够规模的 Redis 会对用好 Redis 更加有帮助。
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