1.缩短键值对的存储长度；

在 key 不变的情况下，value 值越大操作效率越慢，因为 Redis 对于同一种数据类型会使用不同的内部编码进行存储，比如字符串的内部编码就有三种：int（整数编码）、raw（优化内存分配的字符串编码）、embstr（动态字符串编码），这是因为 Redis 的作者是想通过不同编码实现效率和空间的平衡，然而数据量越大使用的内部编码就越复杂，而越是复杂的内部编码存储的性能就越低。

这还只是写入时的速度，当键值对内容较大时，还会带来另外几个问题：

• 内容越大需要的持久化时间就越长，需要挂起的时间越长，Redis 的性能就会越低；
• 内容越大在网络上传输的内容就越多，需要的时间就越长，整体的运行速度就越低；
• 内容越大占用的内存就越多，就会更频繁地触发内存淘汰机制，从而给 Redis 带来了更多的运行负担。

因此在保证完整语义的同时，我们要尽量地缩短键值对的存储长度，必要时要对数据进行序列化和压缩再存储，以 Java 为例，序列化我们可以使用 protostuff 或 kryo，压缩我们可以使用 snappy。

2.使用 lazy free（延迟删除）特性；

Redis4.0后支持惰性删除/延迟删除。意思是在删除的时候提供异步延时释放键值的功能，把键值释放操作放在 BIO（Background I/O）单独的子线程处理中，以减少删除对 Redis 主线程的阻塞，可以有效地避免删除 big key 时带来的性能和可用性问题。

4种场景：

lazyfree-lazy-eviction no

lazyfree-lazy-expire no

lazyfree-lazy-server-del no

slave-lazy-flush no

• lazyfree-lazy-eviction：表示当 Redis 运行内存超过 maxmeory 时，是否开启 lazy free 机制删除；
• lazyfree-lazy-expire：表示设置了过期时间的键值，当过期之后是否开启 lazy free 机制删除；
• lazyfree-lazy-server-del：有些指令在处理已存在的键时，会带有一个隐式的 del 键的操作，比如 rename 命令，当目标键已存在，Redis 会先删除目标键，如果这些目标键是一个 big key，就会造成阻塞删除的问题，此配置表示在这种场景中是否开启 lazy free 机制删除；
• slave-lazy-flush：针对 slave（从节点）进行全量数据同步，slave 在加载 master 的 RDB 文件前，会运行 flushall 来清理自己的数据，它表示此时是否开启 lazy free 机制删除。

建议开启其中的 lazyfree-lazy-eviction、lazyfree-lazy-expire、lazyfree-lazy-server-del 等配置，这样就可以有效的提高主线程的执行效率。

3.设置键值的过期时间；

我们应该根据实际的业务情况，对键值设置合理的过期时间，这样 Redis 会帮你自动清除过期的键值对，以节约对内存的占用，以避免键值过多的堆积，频繁的触发内存淘汰策略。

4.禁用耗时长的查询命令；

O(1)的命令可以随意使用，但O(n)的就要留意了，可见redis官网对命令执行效率介绍：https://redis.io/commands

• 决定禁止使用 keys 命令；
• 避免一次查询所有的成员，要使用 scan 命令进行分批的，游标式的遍历；
• 通过机制严格控制 Hash、Set、Sorted Set 等结构的数据大小；
• 将排序、并集、交集等操作放在客户端执行，以减少 Redis 服务器运行压力；
• 删除（del）一个大数据的时候，可能会需要很长时间，所以建议用异步删除的方式 unlink，它会启动一个新的线程来删除目标数据，而不阻塞 Redis 的主线程

5.使用 slowlog 优化耗时命令；

6.使用 Pipeline 批量操作数据；

7.避免大量数据同时失效；

Redis 过期键值删除使用的是贪心策略，它每秒会进行 10 次过期扫描，此配置可在 redis.conf 进行配置，默认值是 hz 10，Redis 会随机抽取 20 个值，删除这 20 个键中过期的键，如果过期 key 的比例超过 25%，重复执行此流程，如下图所示：

如果在大型系统中有大量缓存在同一时间同时过期，那么会导致 Redis 循环多次持续扫描删除过期字典，直到过期字典中过期键值被删除的比较稀疏为止，而在整个执行过程会导致 Redis 的读写出现明显的卡顿，卡顿的另一种原因是内存管理器需要频繁回收内存页，因此也会消耗一定的 CPU。

为了避免这种卡顿现象的产生，我们需要预防大量的缓存在同一时刻一起过期，最简单的解决方案就是在过期时间的基础上添加一个指定范围的随机数。

8.客户端使用优化；

尽量使用 Redis 连接池

9.限制 Redis 内存大小；

在 64 位操作系统中 Redis 的内存大小是没有限制的，也就是配置项 maxmemory <bytes> 是被注释掉的，这样就会导致在物理内存不足时，使用 swap 空间既交换空间，而当操心系统将 Redis 所用的内存分页移至 swap 空间时，将会阻塞 Redis 进程，导致 Redis 出现延迟，从而影响 Redis 的整体性能。因此我们需要限制 Redis 的内存大小为一个固定的值，当 Redis 的运行到达此值时会触发内存淘汰策略。

10.使用物理机而非虚拟机安装 Redis 服务；

可以通过 ./redis-cli --intrinsic-latency 100 命令查看延迟时间，如果对 Redis 的性能有较高要求的话，应尽可能在物理机上直接部署 Redis 服务器。

11.检查数据持久化策略；

12.使用分布式架构来增加读写速度。

Redis 分布式架构有三个重要的手段：

• 主从同步
• 哨兵模式
• Redis Cluster 集群

使用主从同步功能我们可以把写入放到主库上执行，把读功能转移到从服务上，因此就可以在单位时间内处理更多的请求，从而提升的 Redis 整体的运行速度。

而哨兵模式是对于主从功能的升级，但当主节点奔溃之后，无需人工干预就能自动恢复 Redis 的正常使用。

Redis Cluster 是 Redis 3.0 正式推出的，Redis 集群是通过将数据分散存储到多个节点上，来平衡各个节点的负载压力。

Redis Cluster 采用虚拟哈希槽分区，所有的键根据哈希函数映射到 0~16383 整数槽内，计算公式：

slot = CRC16(key) & 16383

每一个节点负责维护一部分槽以及槽所映射的键值数据。这样 Redis 就可以把读写压力从一台服务器，分散给多台服务器了，因此性能会有很大的提升。

在这三个功能中，我们只需要使用一个就行了，毫无疑问 Redis Cluster 应该是首选的实现方案，它可以把读写压力自动地分担给更多的服务器，并且拥有自动容灾的能力。