用Redis客户端怎么能让你的应用跑得更快，性能提升其实没那么难

说到用Redis提升应用性能，很多开发者觉得是个复杂的高深话题，但其实用好Redis客户端本身，就能解决我们日常开发中大部分的性能瓶颈，这就像开车，不一定要懂发动机原理，但掌握好换挡和油门的技巧，同样能让车跑得更顺畅，今天我们就抛开那些晦涩的术语，聊聊怎么通过一些实实在在的客户端使用技巧，让你的应用“飞”起来。

最重要的一条，也是被提及最多但依然很多人栽跟头的一条：使用连接池。（来源：Redis官方文档最佳实践章节）想象一下，你的应用每次需要和Redis说句话（比如查询一个数据），都要先打个电话建立连接，说完一句就挂断，下次再说，再重新拨号，这效率得多低？网络延迟、TCP三次握手，这些开销加起来非常可观，连接池就是解决这个问题的，它就像一个“电话总机”，预先建立好一批连接到Redis的“电话线”并维护起来，当你的应用需要和Redis交互时，直接从池子里拿一条现成的连接，用完了还回去，而不是关闭，这样就避免了频繁建立和断开连接的巨大开销，几乎所有主流语言的Redis客户端都支持连接池，你只需要在初始化客户端时配置一下池子的大小（最大最小连接数）就好了，这一步是提升性能的基石,效果立竿见影。

要学会“打包”命令，也就是使用管道（Pipeline）技术。（来源：《Redis实战》等经典技术书籍）这又是个非常形象的比喻，如果没有管道，你的应用流程可能是：发送命令A -> 等待Redis回复 -> 收到回复 -> 再发送命令B -> 等待回复... 这就像在超市结账，你每次只从购物车里拿一件商品给收银员扫码，等她扫完你再拿下一件，而管道技术允许你把命令A、B、C、D...一口气全部塞给Redis，然后一次性接收所有的回复，这极大地减少了网络往返次数（Round-Trip Time, RTT），对于需要连续执行多个命令的场景，性能提升是数量级的，你要给100个用户的积分做更新，用管道可能只需要一次网络往返，而不用管道则需要100次，需要注意的是，管道内的命令没有原子性保证，如果一个命令执行失败，后面的命令会继续执行，如果你需要原子性,应该使用后面会提到的Lua脚本。

第三，警惕“大Key”和“慢查询”这两个隐形杀手。（来源：阿里云、腾讯云等云服务商Redis问题排查指南）这个问题和客户端使用方式紧密相关，所谓“大Key”，比如一个Hash结构里存了几十万个字段，或者一个String类型的Value有好几兆，当你用客户端请求HGETALL这样的命令去获取整个大Key时，不仅会大量消耗Redis服务器的CPU和网络带宽，还会导致你的客户端在反序列化数据时“卡住”很长时间，整个线程都被阻塞住，无法处理其他请求，同样，一些复杂度为O(N)的命令，比如KEYS *，在数据量大的时候会引发“慢查询”，让Redis服务器本身也卡顿，客户端这边的应对策略是：1. 避免存储大Key，可以考虑将大对象拆分，2. 对于需要获取多个字段的场景，尽量使用HMGET指定字段，而不是HGETALL，3. 绝对禁止在生产环境使用KEYS命令，用SCAN命令代替以实现渐进式遍历。

第四，合理利用客户端缓存。（来源：Redis作者antirez的博客关于客户端缓存的讨论）这不是指Redis本身的缓存，而是在你的应用服务器上，用内存再做一层缓存，一个几乎不会变动的城市列表数据，你从Redis取回来之后，完全可以把它缓存在应用进程的内存里（比如一个静态变量或本地缓存框架），并设置一个短暂的过期时间，下次再有请求需要这个数据，直接读本地内存，连Redis的网络请求都省了，这能极大减轻Redis的压力并降低请求延迟，这带来了数据一致性的挑战，所以这只适用于那些对一致性要求不高的只读数据,你需要根据业务场景权衡利弊。

第五，考虑使用Lua脚本来保证复杂操作的原子性。（来源：Redis官方文档关于Lua脚本的说明）有些业务逻辑需要连续执行多个Redis命令，并且要求这些命令作为一个整体原子执行，中间不能被打断，先判断库存数量，如果大于零则进行扣减，如果分开执行GET和DECR两个命令，在并发环境下就可能出现超卖，把这两个命令写在一个Lua脚本里，由Redis原子性地执行，就能完美解决这个问题，这比使用事务（MULTI/EXEC）更简单直观，而且因为脚本是在服务端执行,还减少了网络往返次数。

别忘了监控和慢日志。（来源：所有运维和开发专家的共同建议）你的Redis客户端通常都支持开启慢查询日志和监控指标，定期查看这些日志，找出哪些命令执行得慢，哪些Key被频繁访问，这能帮你及时发现潜在的性能问题，比如突然出现的大Key，或者某个不合理的查询方式，知己知彼，百战不殆，监控就是你发现性能瓶颈的“眼睛”。

让你的应用跑得更快，未必需要你对Redis内核有多深的理解，从客户端入手，做好连接池、用好管道、避开大Key和慢查询、巧用客户端缓存和Lua脚本，再加上持续的监控，这些看似简单朴素的措施，组合起来就能带来意想不到的性能提升，性能优化往往在于细节，把这些基础打好,你的应用性能自然就上了一个台阶。