Redis怎么连服务器才能快点传数据，实际操作里那些坑和技巧分享

要解决Redis连接服务器传数据慢的问题,得从几个方面下手，这就像送快递，你想送得快，得选对路、打好包、别在路上老堵车。

第一，网络是最大的瓶颈，先从这里开刀。

大部分情况下,数据传得慢，十有八九是网络问题，你得保证Redis服务器和你的应用在同一个机房或者同一个内网里，这就好比你要从公司楼下的便利店买瓶水，走过去就行，肯定比从城东跑到城西快得多，如果条件允许，最好让他们在同一台物理机或者同一个虚拟局域网里，这样网络延迟能降到最低，可能连1毫秒都不到。（来源：Redis官方文档中多次强调网络延迟是影响性能的首要因素）

如果实在没法放在同一个内网,必须走公网，那一定要用长连接，千万别用短连接，短连接就是每次要传数据的时候，先“握手”建立连接，传完立马断开，传十次数据，就得重复十次“握手告别”的过程，大量的时间都浪费在建立连接上了，非常慢，长连接就是建立一次连接，然后一直用这个通道来来回回传数据，直到超时或者你主动关闭，现在主流的Redis客户端（比如Java的Jedis、Lettuce，Python的redis-py）默认都会有连接池来管理长连接，你只需要配置好连接池的大小就行。（来源：各类Redis客户端库的最佳实践指南）

第二，数据打包和发送的窍门，减少来回次数。

Redis非常快,但如果你用的不对，再快的服务器也得被你拖慢，一个常见的错误就是发太多小命令，你要存100个键值对，如果你用一个for循环，执行100次SET命令，那么Redis服务器就需要处理100次请求，你的应用和服务器之间也要来回通信100次，网络延迟哪怕只有1毫秒，100次下来也花了100毫秒在路上了。

正确的做法是使用“流水线”（Pipeline）或者批量操作命令，流水线就是把多个命令打包成一个请求发过去，然后一次性接收所有回复，还拿送快递举例，你是愿意一次送100个包裹到同一个地址，还是同一个地址跑100趟？显然是前者，Redis的流水线能极大减少网络往返次数，速度提升非常明显，尤其是在需要连续执行多个命令的场景下。（来源：Redis官网关于Pipelining的说明）

Redis本身也提供了一些批量操作的命令,比如MSET、MGET可以一次性设置或获取多个键值对，HMSET（虽然新版本里推荐用HSET）可以一次性设置哈希表的多个字段，能用这些批量命令，就尽量别用单个命令循环。

第三，数据本身的大小和序列化方式。

你往Redis里塞的数据越大,传输和加载自然就越耗时，要避免存入过大的Value，比如把一个几十兆的大JSON字符串直接塞进一个Key里，这不仅传输慢，还会在持久化时引起问题，导致Redis短暂卡顿，如果数据确实很大，可以考虑把它压缩后再存进去，或者拆分成多个小的Key。

序列化方式也很关键,比如你用Java，把对象直接序列化成JDK自带的格式，可能又大又慢，可以考虑更高效的序列化工具，比如Protobuf、Kryo或者MessagePack，它们生成的数据体积更小，序列化和反序列化的速度也更快，数据小了，网络传输的压力自然就小了。（来源：分布式系统开发中关于数据序列化的通用经验）

实际操作里的那些坑和技巧：

1. 连接池配置不当的坑：连接池不是越大越好，连接池的大小设置要根据你应用的并发线程数来定，如果设置得过大，反而会增加Redis服务器的负担，因为每个连接都会占用服务器资源，一般建议设置成和你的应用工作线程数差不多。（来源：数据库连接池配置的通用原则）
2. Keys命令的“巨坑”：绝对不要在线上环境使用KEYS *这种命令！因为Redis是单线程的，KEYS命令会一次性列出所有匹配的键，如果键的数量巨大，这个命令会阻塞住Redis，导致其他所有命令都无法执行，整个服务就跟宕机了一样，替代方案是使用SCAN命令，它虽然慢一点，但是它是分步进行的，不会阻塞服务器。
3. 警惕大Key和热Key：“大Key”刚才说了，是指单个Value太大。“热Key”是指某个Key被超高并发地访问，热Key会造成单台Redis服务器的流量和压力集中，可能成为瓶颈，解决热Key的方法一般是做本地缓存（比如在应用层用Guava Cache或Caffeine缓存一下）或者用Redis集群模式将Key打散。
4. 合理设置超时时间：给客户端连接设置合理的连接超时和读写超时时间，设得太短，网络稍有波动就超时报错；设得太长，万一服务器或网络真出问题了，应用线程会一直被挂起等待，这个需要根据你的网络状况和业务容忍度来权衡。
5. 考虑使用更高效的客户端：比如在Java生态里，Lettuce客户端默认基于Netty，是异步和非阻塞的，在高并发场景下的性能通常比传统的Jedis要好一些，选择合适的客户端也能带来性能提升。

想让Redis传数据快,核心思路就是：拉近网络距离、用长连接和连接池、多使用流水线和批量命令减少网络往返、优化数据大小和序列化方式，绕开KEYS命令、大Key这些常见的坑，你的Redis操作速度就能有质的飞跃。