Redis本地性能怎么提升啊，优化技术那些事儿聊聊

首先得明白,我们说“本地性能”，通常指的是 Redis 服务就跑在你自己的物理机或者虚拟机上，不是云服务，这种情况下，性能的瓶颈和优化手段，很大程度上取决于你的硬件和配置，咱们就从一个请求进入 Redis 开始，一步步看哪里可能慢，以及怎么让它快起来。

第一步：网络连接和客户端（来源：Redis官方文档及社区最佳实践）

虽然 Redis 本身单线程处理命令快得飞起，但如果客户端连接和网络传输慢了，整体感觉还是很卡。

• 使用连接池：这是最最基础也是最重要的，不要每次执行命令都新建一个连接，那个开销非常大，用连接池复用连接，能极大减少建立和断开连接的开销，就像你去食堂打饭，每次都重新排队肯定慢，有个固定窗口（连接）一直开着就快多了。
• 使用更高效的序列化方式：如果你的客户端程序（比如用 Java、Python 写的）和 Redis 之间要传输复杂的对象，需要先序列化成 Redis 能存的数据格式，选择一个速度快、体积小的序列化工具（Protocol Buffers、MessagePack，或者语言内置的高效模块）能减少网络传输的数据量，从而提升速度。
• 管道技术（Pipeline）：如果你有一大批命令要执行，比如要插入一万个键值对，别一个个发，用 Pipeline 把多个命令打包成一个请求发过去，Redis 一次性处理完再打包结果返回，这能极大地减少网络往返的次数，提升吞吐量，效果立竿见影，这就像搬砖，一块一块搬累死，用小车一次推一车就快多了。

第二步：Redis 自身的内存和数据结构（来源：Redis深度历险核心原理与应用实践）

Redis 的数据都放在内存里，所以怎么用内存是关键。

• 选用合适的数据结构：这是提升性能和节省内存的“王牌”，不要什么都用普通的 String 类型来存，存储一个用户的粉丝列表，用 Set 或 Sorted Set 比用 String 拼接高效得多，想存储一个对象的多个字段，用 Hash 结构比把整个对象序列化成 String 再存，通常更省内存，而且可以单独操作某个字段，Redis 官方有个经典的例子：同样存储一个用户信息，用 String 需要序列化整个对象，用 Hash 可以每个字段独立存储和访问，内存可能更省，灵活性也更高。
• 控制键的长度：键（Key）本身也是要占内存的，别把键名起得又臭又长，user:information:profile:basic:123456，虽然可读性好，但浪费空间，在可读性和长度间做个平衡，u:info:123456 就好很多，当你有上亿个键时，这省下的内存就非常可观了。
• 使用更紧凑的数据结构：Redis 在后期版本提供了一些优化后的数据结构，当 List、Hash、Set 的元素数量较少且元素体积较小时，会采用一种叫 ziplist（压缩列表）的紧凑编码方式来存储，能节省大量内存，你可以在配置文件里调整启用这些编码的阈值。hash-max-ziplist-entries 512 意思是，当 Hash 的字段数不超过 512 个，且每个字段的值长度不超过 hash-max-ziplist-value 配置的字节数（64 字节）时，就用 ziplist 存储，合理设置这些参数，用一点点 CPU 换大量内存，非常划算。

第三步：持久化带来的磁盘 I/O 影响（来源：Redis设计与实现）

Redis 为了数据不丢，有 RDB 快照和 AOF 日志两种持久化方式，但它们都可能影响性能。

• RDB 快照：是某个时间点的数据全量备份，执行 bgsave 命令或到达配置的保存条件时，Redis 会 fork 一个子进程来干这个活，fork 操作本身在数据量大时可能会卡顿一下，因为要复制父进程的页表，子进程持久化过程中，如果系统内存紧张，可能会引发大量的磁盘交换（Swap），导致性能骤降，优化方法是：确保机器有足够的内存，并给系统留出富余，别把内存刚好用完。
• AOF 日志：记录每一个写命令，更安全，但写盘频率高，你可以配置 appendfsync 策略：always 是每个命令都刷盘，最安全也最慢；everysec 是每秒刷一次，是性能和安全性的折中，也是默认推荐；no 让操作系统决定何时刷盘，性能最好，但可能丢失较多数据，对于大多数场景，everysec 就够了，AOF 文件会越来越大，Redis 提供了 bgrewriteaof 来重写 AOF，消除中间命令，只保留最终数据的命令，这个重写过程也和 RDB 一样会 fork 子进程，所以同样要注意内存问题。

第四步：系统层面和硬件的“硬功夫”（来源：各类运维经验总结）

Redis 的性能天花板最终取决于硬件。

• 内存要大，速度要快：这是废话，但是真理，内存不足是一切问题的根源，在预算内选择频率更高的内存条也有帮助。
• CPU 不是核心但也很重要：Redis 是单线程模型，主流程只用一个 CPU 核心，所以高频 CPU 比多核 CPU 对 Redis 更有利，持久化、网络传输等操作会用别的核心。
• 磁盘速度：如果用了 AOF 或者 RDB，磁盘的 I/O 能力至关重要，一块高性能的 SSD 硬盘对持久化性能提升巨大，能显著减少因为持久化造成的延迟，避免使用传统的机械硬盘。
• 操作系统配置：有几个系统参数可以调优。禁用透明大页（Transparent Huge Pages），这个功能在某些 Linux 发行版上默认开启，但它在内存分配时的不确定性可能导致 Redis 在持久化 fork 子进程时出现严重的延迟问题，关闭它通常能带来更稳定的性能，另一个是 vm.overcommit_memory 设置为 1，这可以避免在 fork 时因为内存申请失败而报错。

总结一下：

提升 Redis 本地性能是个系统工程，不是改一个参数就万事大吉，你得：

1. 先监控：用 INFO 命令或者监控工具看看慢查询、内存使用情况、持久化状态，找到真正的瓶颈。
2. 从应用端入手：检查客户端是否用了连接池、Pipeline，数据结构用得是否合理，这步往往投入小，见效大。
3. 优化 Redis 配置：根据数据特性和业务容忍度，调整内存淘汰策略、持久化策略、各种数据结构的编码阈值。
4. 夯实基础：确保硬件（尤其是内存和磁盘）给力，并做好关键的系统参数调优。

没有放之四海而皆准的最优配置,最好的配置是适合你业务场景的那个，多测试、多观察，才是优化的不二法门。