Redis架构优化那点事儿，怎么突破瓶颈提升性能还得看这里

说到Redis这个速度快得飞起的内存数据库,大家肯定都听说过，它就像我们系统里的超级跑车，处理数据那叫一个快，再好的跑车，你不好好保养，不根据路况调整，它也跑不出最佳状态，甚至可能抛锚，Redis也是一样，用着用着，你可能就会发现，速度变慢了，响应延迟了，甚至偶尔来个超时，让人头疼，今天咱们就抛开那些让人头晕的专业术语，用大白话聊聊怎么给Redis这辆跑车做做“架构优化”，让它重新焕发活力。

咱们得有个共识：优化不是瞎搞，得先找到问题在哪儿，你不能感觉慢了就胡乱调参数，这就跟看病一样，得先号脉，第一步，学会看监控，Redis自己就提供了很多命令可以看它的“健康状况”，比如用INFO命令可以看到一大堆信息，像用了多少内存、连接了多少客户端、每秒处理多少命令等等，不过看命令行太累了，最好用一些可视化监控工具（比如Grafana配上Prometheus），把关键指标像心跳图一样展示出来，这样，什么时候内存快满了，什么命令突然变慢了，你一眼就能看出来，根据一些技术社区的普遍经验，比如来自知乎和CSDN上许多工程师的分享，90%的Redis性能问题，通过监控都能找到线索。

找到问题之后,咱们就来谈谈几个最常见的“瓶颈”和优化办法。

第一个大瓶颈：内存。 Redis是把所有数据都放在内存里的，所以内存是它最宝贵的资源，内存不够用，啥都白搭，优化内存，有这么几招：

1. 别啥数据都往里扔：有些业务数据明明不常用，或者很大，就别放Redis里了，放在MySQL这类磁盘数据库里更划算，Redis应该用来存那些访问最频繁、对速度要求最高的“热数据”。
2. 选择合适的“数据结构”：Redis不是只有简单的key-value，它还有List、Set、Hash、Zset这些高级结构，用对了能省很多内存，要存一个用户的个人信息，有姓名、年龄、城市，你别用三个独立的key（user:1001:name, user:1001:age...），用一个Hash结构（key是user:1001，field是name, age, city）会节省大量内存，这个优化点在Redis官方文档和很多性能优化的文章里都被重点强调过。
3. 设置过期时间：很多数据是有时效性的，比如短信验证码、临时会话信息，一定要给这些key设置一个TTL（生存时间），让Redis到时候自动清理，不然内存迟早被垃圾数据占满。

第二个大瓶颈：网络和连接。 Redis再快，如果网络延迟高，或者客户端连接数太多，也会卡壳。

1. 避免“巨无霸”key：千万别把一个几十MB大的数据塞到一个key里，你想想，你读一次这个key，就要传输几十MB的数据，网络一下子就被堵住了，其他小命令都得等着，应该把大对象拆成多个小key。
2. 使用管道（pipeline）：如果你需要一次性给Redis发送很多个命令，别一个个地发，每个命令都要经历一次网络来回，非常慢，管道技术可以让你把一堆命令打包，一次发送过去，Redis处理完再一次性把结果返回给你，能极大提升效率，这招在处理大量数据时效果特别明显，是高性能Redis使用的必备技巧。
3. 控制连接数：每个客户端连接都会占用Redis的资源，要避免频繁地创建和关闭连接，推荐使用连接池来管理连接，要检查代码里有没有连接泄露（就是连接忘了关闭），这会导致连接数暴涨，拖垮Redis。

第三，说到架构，单机总是有极限的。 当你的数据量非常大，或者读写请求高到一台Redis服务器撑不住的时候，就得考虑“分布式”架构了，也就是把数据分到多台机器上。

1. 主从复制（Replication）：这是最简单的方式，搞一台“主”Redis负责写数据，然后挂几台“从”Redis同步主的数据，让从库去处理读请求，这样就实现了读写分离，提升了读的能力，同时从库还能作为主库的备份，挂了可以顶上去，很多公司的初期架构都是这么做的。
2. 分片（Sharding）：当数据量大到一台机器的内存都装不下时，就必须分片了，就是把数据切分成好几片，每一片存放在不同的Redis实例里，你可以用Redis Cluster（Redis官方自带的集群方案），也可以用一些代理中间件（比如Twemproxy, Codis）来做这件事，这样，存储能力和处理能力就随着机器数量线性增长了，根据Redis中国用户组的分享，这是应对亿级数据量场景的必然选择。

还得提一下持久化，Redis为了不丢数据，会把内存数据写到磁盘上，主要有RDB（快照）和AOF（记录每一步写命令）两种方式，但这也会影响性能，比如RDB做快照时，如果数据量大，会占用大量CPU和磁盘I/O，一般建议是两者结合使用，但要根据业务对数据安全性的要求，调整触发策略，比如在业务低峰期做RDB快照，减少对正常服务的影响。

优化Redis是个细致活,没有一劳永逸的银弹，核心思路就是：监控先行，对症下药，先从最简单的内存、命令、连接这些地方查起，大部分问题都能解决，业务增长后，再考虑主从、分片这些架构升级，只要你像关心自己的爱车一样经常关注它的状态，Redis这台超级跑车就一定能为你的系统提供源源不断的动力。