Redis使用优化方案

1.缩短键值对的存储长度

在 key 不变的情况下，value 值越大操作效率越慢，因为 Redis 对于同一种数据类型会使用不同的内部编码进行存储，比如字符串的内部编码就有三种：int（整数编码）、raw（优化内存分配的字符串编码）、embstr（动态字符串编码），这是因为 Redis 的作者是想通过不同编码实现效率和空间的平衡，然而数据量越大使用的内部编码就越复杂，而越是复杂的内部编码存储的性能就越低。

2.使用 lazy free（延迟删除）

特性lazy free 特性是 Redis 4.0 新增的一个非常实用的功能，它可以理解为惰性删除或延迟删除。意思是在删除的时候提供异步延时释放键值的功能，把键值释放操作放在 BIO(Background I/O) 单独的子线程处理中，以减少删除删除对 Redis 主线程的阻塞，可以有效地避免删除 big key 时带来的性能和可用性问题。在 Redis 配置文件 redis.conf 中开启 lazy free：# 开启lazy free机制
lazyfree-lazy-eviction yes

3.设置合理的过期时间

我们应该根据实际的业务情况，对键值设置合理的过期时间，这样 Redis 会帮你自动清除过期的键值对，以节约对内存的占用，以避免键值过多的堆积，频繁的触发内存淘汰策略。

4.禁用长耗时的查询命令

生产环境禁止使用 keys 命令、避免一次查询所有的成员，要使用 scan 命令进行分批的，游标式的遍历、通过机制严格控制 Hash、Set、Sorted Set 等结构的数据大小、将排序、并集、交集等操作放在客户端执行，以减少 Redis 服务器运行压力。

5.使用 slowlog 优化耗时命令

使用 slowlog 功能找出最耗时的 Redis 命令进行相关的优化，以提升 Redis 的运行速度。

6.使用 Pipeline 批量操作数据

Pipeline (管道技术) 是客户端提供的一种批处理技术，用于一次处理多个 Redis 命令，从而提高整个交互的性能。

7.避免大量数据同时失效

如果在大型系统中有大量缓存在同一时间同时过期，那么会导致 Redis 循环多次持续扫描删除过期字典，直到过期字典中过期键值被删除的比较稀疏为止，而在整个执行过程会导致 Redis 的读写出现明显的卡顿，卡顿的另一种原因是内存管理器需要频繁回收内存页，因此也会消耗一定的 CPU。

8.优化客户端使用

在客户端的使用上我们除了要尽量使用 Pipeline 的技术外，还需要注意要尽量使用 Redis 连接池，而不是频繁创建销毁 Redis 连接，这样就可以减少网络传输次数和减少了非必要调用指令。

9.限制 Redis 内存大小

在 64 位操作系统中 Redis 的内存大小是没有限制的，这样就会导致在物理内存不足时，使用 swap 空间既交换空间，而当操心系统将 Redis 所用的内存分页移至 swap 空间时，将会阻塞 Redis 进程，导致 Redis 出现延迟，从而影响 Redis 的整体性能。因此我们需要限制 Redis 的内存大小为一个固定的值，来限制 Redis 的内存大小。

10.使用物理机部署

Redis使用物理机而非虚拟机安装 Redis，在虚拟机中运行 Redis 服务器，因为和物理机共享一个物理网口，并且一台物理机可能有多个虚拟机在运行，因此在内存占用上和网络延迟方面都会有很糟糕的表现。

11.合理使用持久化的策略

对于不重要的数据，我们可以关闭持久化功能，以提升 Redis 的性能。

12.使用集群模式增加读写吞吐量

Redis 集群是通过将数据库分散存储到多个节点，以提升 Redis 的整体吞吐量的。