Redis性能调优有哪些技巧 - 问答

Redis性能调优技巧

内存升级：Redis是内存数据库，增加物理内存（如从32GB升级至128GB）是提升性能的基础，可减少内存溢出（OOM）风险。需根据业务数据增长趋势预留10%-20%的缓冲内存。
CPU优化：选择高频率、多核CPU（如Intel Xeon系列），Redis虽为单线程，但多核CPU可提升网络I/O和后台任务（如AOF重写）的处理能力。对于高并发场景，建议使用16核及以上CPU。
磁盘选择：若启用RDB/AOF持久化，使用SSD替代HDD，可显著提高磁盘I/O速度，缩短数据恢复时间。

内存管理：
- 设置maxmemory：根据服务器内存和业务需求限制Redis最大内存（如maxmemory 8gb），避免内存耗尽导致服务崩溃。
- 选择淘汰策略：优先使用allkeys-lru（从所有键中淘汰最近最少使用的键），适用于大多数缓存场景；若数据有过期时间，可选择volatile-lru（从设置了过期时间的键中淘汰）。
持久化优化：
- RDB配置：调整save策略（如save 3600 1，表示1小时内至少有1次修改才触发快照），减少频繁快照对性能的影响；使用bgrewriteaof替代频繁的bgsave，降低I/O压力。
- AOF配置：启用aof-use-rdb-preamble yes（混合持久化），兼顾性能与数据安全性；调整auto-aof-rewrite-percentage（如100%）和auto-aof-rewrite-min-size（如64mb），控制AOF重写频率。
网络与I/O：
- 增大tcp-backlog（如tcp-backlog 1024），提高高并发下的连接处理能力，避免连接请求被拒绝。
- 启用多线程I/O（Redis 6.0+）：设置io-threads 4（根据CPU核心数调整），提升网络I/O并发性能。

选择高效数据结构：
- 用Hash替代多个String：存储对象时，使用Hash（如user:1包含name、age字段）比多个String（如user:1:name、user:1:age）更节省内存（减少键数量和元数据开销）。
- 小数据用Ziplist编码：通过hash-max-ziplist-entries 512、list-max-ziplist-size -2等配置，对小Hash、List使用Ziplist编码，降低内存碎片。
- 统计场景用HyperLogLog：替代Set存储唯一值（如UV统计），内存占用仅为Set的1/1000。
减少大键：
- 定期分析大键：使用redis-cli --bigkeys找出内存占用大的键（如超过10KB的键）。
- 拆分大键：将大Hash拆分为多个小Hash（如product:1拆分为product:1:info、product:1:specs），避免删除或读取大键时阻塞主线程。
批量操作与Pipeline：
- 使用MGET/MSET替代多次GET/SET：减少网络往返次数（如MSET user:1:name "Alice" user:1:age 30）。
- 使用Pipeline：将多个命令打包发送（如redis-cli --pipe导入数据），降低RTT（Round-Trip Time）延迟。

读写分离：适用于读多写少场景（如10:1），配置主从复制（replicaof），将读请求分发到从节点，减轻主节点压力。
分片集群：使用Redis Cluster将数据分散到多个节点（如16个分片），提高并发处理能力和存储容量；通过哈希槽（Hash Slot）实现数据均匀分布。
本地缓存：在应用端使用Guava Cache、Caffeine等本地缓存，存储热点数据（如商品详情），减少对Redis的远程访问。

实时监控：使用Redis自带INFO命令（如INFO memory查看内存使用、INFO clients查看连接数）或第三方工具（如Prometheus+Grafana），监控关键指标（内存使用率、QPS、延迟、连接数）。
慢查询分析：通过slowlog-log-slower-than 10000（单位：微秒）配置慢查询阈值，使用SLOWLOG get命令分析慢查询（如KEYS *、SORT），优化或替换为高效命令（如SCAN替代KEYS）。
定期维护：
- 清理过期键：设置合理的TTL（如EXPIRE key 3600），使用active-expire-effort 100提高过期键清理频率，避免内存堆积。
- 整理内存碎片：使用MEMORY PURGE（Redis 4.0+）手动释放内存碎片（需谨慎，生产环境建议在低峰期操作）。

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