Redis在高并发环境下性能提升那些事儿，聊聊优化技巧和经验分享

Redis在高并发环境下的性能提升，确实有很多实战中总结出的门道，我结合一些大厂的经验和官方建议,聊聊几个关键的优化技巧。

连接管理是基础，高并发下频繁创建和销毁连接开销巨大，必须使用连接池，但连接池不是越大越好，设置不当反而成为瓶颈，根据阿里云的建议，连接数大概设置为业务线程数的2-3倍往往是个起点，需要根据实际压测调整，如果遇到“Cannot assign requested address”错误，通常就是连接数过多或回收不当,要检查空闲连接超时时间和操作系统参数。

命令使用的优化立竿见影，有两个法宝：批量和慢查询规避，批量操作，比如使用MSET、HMGET或者Pipeline，能将多个请求打包，极大减少网络往返次数，腾讯云在案例中分享过，一次Pipeline执行100条命令，性能可能提升几十倍，慢查询是隐形杀手，像KEYS *、全量HGETALL这种命令，在数据量大时绝对禁止，务必使用SCAN系列命令进行渐进式遍历，并通过slowlog定期排查耗时命令。

第三，要特别警惕热点Key和大Key，热点Key（比如秒杀商品库存）会导致请求集中到一台Redis，造成压力不均和连接耗尽，常见的缓解办法是在客户端做本地缓存，或者用CLUSTER KEYSLOT命令配合将热点数据打散，大Key（如一个存储了20万字段的Hash）会导致操作卡顿、网络阻塞，知乎的工程师分享过经验，大Key要拆分，比如大的Hash可以按字段前缀拆成多个小Key；大的集合可以按元素哈希值分片。

第四，持久化配置与高并发性能直接冲突，如果对数据可靠性要求不是极端严格，可以考虑将持久化方式从AOF（每秒刷盘）调整为RDB（定时快照），或者将AOF配置为appendfsync everysec，这比always性能好很多，在阿里云的实践中，他们有时会建议将持久化任务交给从库去做，主库完全不持久化，全力服务读写,但这需要保证主从复制的稳定性。

第五，内存管理不容忽视，内存不足时，Redis会频繁淘汰数据或直接报错，性能骤降，一定要设置合理的maxmemory并选对淘汰策略（如allkeys-lru），对于小数据，可以尝试启用hash、list等数据结构的内部编码优化（比如ziplist），能节省大量内存，过期Key最好用随机过期时间,避免大量Key同时过期导致请求堆积。

架构设计是根本，单机Redis性能有上限，读写压力大时，必须用集群，读多写少，可以用主从复制，读请求分流到多个从节点，写也多，就必须用Redis Cluster或者代理分片（如Codis）进行水平拆分，把数据分散到多个实例，饿了么的分享中提到，他们通过预分片（Presharding）技术来应对未来数据增长,平滑扩容。

Redis的优化是一个系统工程，从客户端命令使用，到服务端配置，再到整体架构，每一层都有可调之处，核心思想就是：减少网络往返，避免阻塞操作，分散压力，并给足资源，定期进行性能压测和监控分析,是保持高性能的不二法门。

（主要经验参考自：Redis官方文档、阿里云数据库最佳实践、腾讯云开发者社区案例、知乎技术专栏分享及饿了么技术博客等公开资料）