性能Redis调优那些事儿，折腾后才知道极致性能原来这么难抓

“性能Redis调优那些事儿，折腾后才知道极致性能原来这么难抓”这个内容，我根据记忆和常见的实践经验来给你讲讲，这就像一场追逐战，你以为摸到门道了,它又给你出新的难题。

最开始的时候，觉得Redis不就是个缓存嘛，配置一下最大内存，选个淘汰策略，比如allkeys-lru，就完事儿了，那时候项目规模小，数据量也小，根本感觉不到有啥问题，觉得Redis性能天生就这么好,网上吹的都是真的。

但后来用户量上来了，第一个报警就来了：延迟飙升，客户端时不时就报超时，一开始以为是网络问题，查了半天网络很稳定，这才不得不硬着头皮去深入Redis的内部，首先就是慢查询日志（来源：Redis官方文档），这个工具太关键了，一打开日志，好家伙，里面赫然躺着几个KEYS *命令，这命令是性能杀手啊，它会遍历所有键，数据量一大，直接卡死，赶紧让开发同学把这类命令全换成SCAN迭代查询，这才明白，性能调优的第一步，其实是规范使用方式,再好的车也经不起一脚油门踩到底不松脚。

解决了慢查询，安稳了没几天，CPU使用率又异常高了，这次排查起来更费劲，用了INFO命令（来源：Redis官方文档）看各种状态，发现连接数特别高，很多连接都是短暂的，建立连接、执行一个命令、断开连接，周而复始，每次建立TCP连接和TLS握手（如果开了的话）都是巨大的开销，这时候才意识到连接池的重要性，赶紧在客户端配置了连接池，避免频繁创建销毁连接，CPU一下子就降下来了，这又是一个教训：不能只盯着Redis服务器本身，客户端的用法直接影响服务端的表现。

以为这下总该高枕无忧了吧？结果又遇到了更诡异的问题：内存占用明明还没达到设置的上限，但写操作突然变得非常慢，甚至开始报错，这次真是百思不得其解，查了很久的资料才搞明白，原来是触发了Redis的内存碎片整理（来源：Redis官方文档和部分技术博客），Redis在频繁更新和删除不同大小的数据后，内存里会产生很多碎片，当碎片率很高时，即使有总体的空闲内存，也可能找不到一块连续的空间来存放一个较大的值，这时候Redis会尝试进行碎片整理，这个过程是会阻塞主线程的，自然就导致延迟增加，解决方案是开启activedefrag配置项，让Redis在后台自动进行碎片整理，但这又会消耗额外的CPU。你看，内存管理和CPU资源又成了需要权衡的跷跷板。

还有一次印象深刻的折腾是关于持久化的，为了保证数据不丢失，我们用了AOF持久化，并且设置成appendfsync always，每个命令都刷盘，数据是最安全了，结果磁盘I/O压力巨大，高峰期写操作延迟惨不忍睹，后来没办法，只能妥协，改成了appendfsync everysec，每秒刷一次盘，虽然理论上有一秒的数据丢失风险，但性能提升是立竿见影的。这让我深刻理解到，分布式系统里没有银弹，很多时候都是在数据安全性和性能之间做取舍。

甚至连部署架构都成了调优的关键点，业务中有大量的大Value（比如一个List里塞了几十万个元素），这些大Value的存取和网络传输都非常耗时，还会影响其他小Key的操作，最后我们不得不做一个拆分，把大Value专门放到一个独立的Redis实例里，实现业务上的隔离。这就不仅仅是技术调优了，更是对数据模型的重新设计。

所以回过头来看，Redis性能调优根本不是一个一劳永逸的动作，而是一个持续的、需要全方位考虑的过程，它涉及到客户端的正确使用、Redis配置参数的细致调整、系统资源的监控（CPU、内存、网络、磁盘I/O）、以及业务数据模型的合理设计，每一次你以为抓到极致性能了，业务规模的扩大或者一个意想不到的使用场景，又会把你拉回原点重新开始，折腾过后才真正明白，那种丝滑的极致性能，背后是无数个细节的打磨和对整个技术栈的深刻理解,真的非常难抓。