Redis性能调优那些事儿，配置细节和实际应用聊聊

说到Redis性能调优，这事儿其实就跟咱们平时收拾房间一个道理，东西乱放，找起来就慢；房间规划不合理，活动起来就碍事，Redis也一样，默认配置可能能用，但想让它跑得飞快，不拖累你的应用，就得花点心思“收拾”一下。

最最关键的：别让内存拖后腿。

内存是Redis的命根子，所有数据都在这儿，内存用光了，Redis可就真跑不动了，你得先搞清楚你的数据能长多大，然后给Redis分配足够的内存，在配置文件里，你可以通过 maxmemory 这个参数来设置内存上限，但光设上限还不够，万一真满了怎么办？这就涉及到“淘汰策略”了。

Redis提供了好几种策略，全部随机淘汰”、“用过最少的数据淘汰”、“即将过时的数据优先淘汰”等等，这就像你衣柜满了，是随便扔几件衣服（随机淘汰），还是把最久没穿的衣服扔掉（LRU淘汰）？你得根据自己的业务来选，如果你是做缓存，那“最近最少使用”策略就很实用；如果你的数据都有过期时间，那优先淘汰快过期的可能更合适，选对了策略，就能在内存有限的情况下,尽量保住最重要的数据。

数据持久化是个双刃剑，得用好。

Redis为了不丢数据，提供了两种把内存数据写到硬盘上的方式：RDB和AOF，RDB像是给数据拍个快照，隔一段时间拍一张，恢复起来快，但可能会丢失最后一次快照之后的数据，AOF像是写日记，把每一个写操作都记录下来，数据更安全，但文件会越来越大,恢复起来也慢。

调优这事儿，就在于怎么平衡，如果你的数据可以容忍几分钟的丢失，那可以把RDB的快照间隔设长一点，比如一小时一次，减少因为频繁拍快照导致的磁盘I/O压力，反过来，如果一点数据都不能丢，那就得用AOF，并且设置成“每秒钟同步一次”，这样最多丢一秒的数据，但要注意，AOF文件大了之后，Redis会自己重写来瘦身，这个重写过程是比较耗资源的,最好放在业务低峰期触发。

再来，网络和连接池的设置也不能忽视。

Redis是单线程处理命令的，它特别怕被慢查询堵住，就像一个收银台，如果前面有个人买了整整一购物车的东西还慢慢算钱，后面所有人都得等着，一定要避免那些特别耗时的命令，比如一次性获取几十万条数据的 keys *,或者操作一个超级大的集合。

你的应用程序连接Redis的方式也很重要，不要每次需要读写Redis都去创建一个新连接，创建和关闭连接本身就很费时间，应该使用“连接池”，预先建立好一些连接放着，用的时候直接从池子里拿，用完了还回去，这就像去游泳，每次都买一条新泳裤不如自己带一条，设置一个合适大小的连接池,能极大减少网络开销。

一些实际应用中的小细节。

如果Redis服务器和你的应用服务器不在同一台机器上，网络延迟就会成为一个问题，这时候，可以考虑使用Redis的“管道”功能，管道能让你把多个命令打包，一次性发送给Redis，然后一次性读回所有结果，大大减少了网络往返的时间，这就像寄信，一次寄十封,总比一封一封寄要快得多。

还有，数据结构的选用也很关键，存储一个用户的信息，你可以用多个独立的键，也可以用哈希结构把所有这些字段存在一个键里，在大多数情况下，使用哈希结构更好，因为它在内存使用上更高效，而且一次就能获取所有字段,网络开销也小。

Redis性能调优不是一蹴而就的，它需要你根据自己业务的特点，不断地观察、调整，从内存设置、持久化策略，到命令使用和网络优化，每一个环节都可能成为瓶颈，最好的办法就是打开Redis的慢查询日志，定期检查监控指标，看看哪里慢了，然后有针对性地去解决，慢慢地，你就能把自己的Redis“收拾”得又快又稳。 参考了Redis官方文档、以及《Redis设计与实现》等资料中关于持久化、内存管理和配置参数的描述，并结合了常见的应用场景实践。）