Redis单列模式下缓存性能提升那些事儿，聊聊优化技巧和注意点

说到用Redis提升缓存性能，这事儿其实就像打理一个小仓库，东西放得好，找起来就快，仓库运转就高效；要是胡乱堆放，不仅找东西慢，还可能把仓库搞垮，在单机模式的Redis下，咱们就来聊聊怎么把这个“小仓库”打理得井井有条。

第一件事，钥匙要对锁眼：设计好Key。

Key是存取数据的唯一凭证，设计不好，后续全是麻烦，Key的命名要有规律，最好用冒号分隔，形成一种层次结构，比如user:123:profile，一看就知道是ID为123的用户资料，这样在后期排查问题或者用KEYS或SCAN命令模式查找时（虽然KEYS命令在生产环境要慎用），会清晰很多，Key的长度要适中，太短了可能含义不清，太长了又会占用更多内存，一个几十字节的Key可能不起眼，但几百万个这样的Key加起来，内存消耗就惊人了,要在表达清晰和节省空间之间找个平衡。

第二件事，别让内存撑破肚皮：管理好内存和过期时间。

Redis的数据都放在内存里，内存是金贵的，不管理好，很快就OOM（内存溢出）了，最重要的技巧就是设置过期时间，几乎所有的缓存数据都应该有个“保质期”，用EXPIRE命令设定，比如验证码，一两分钟就失效；热门文章列表，可能设置一小时或一天，这能保证无效的数据被自动清理，释放空间，对于存储的对象，如果字段很多，可以考虑使用更紧凑的数据结构，存储用户信息，用Hash结构就比用多个String类型的Key要节省内存,因为Hash会进行内部优化。

第三件事，精打细算过日子：优化数据结构和命令。

不同的活儿要用不同的工具，Redis提供了丰富的数据结构，用对了事半功倍，要存储用户的粉丝列表，用Set集合不仅能存，还能方便地求交集、并集（社交中的共同好友功能），要搞排行榜，直接用ZSet（有序集合），插入、排序、按范围查询一条龙服务，比自己写逻辑高效得多，在命令使用上，要避免“慢查询”，像KEYS *这种会遍历所有Key的命令，在数据量大的时候绝对是性能杀手，获取多个Key的值，尽量用MGET批量操作，而不是循环调用GET，这样可以减少网络往返次数，同样，写入时也要考虑用MSET或Pipeline（管道）技术，将多个命令打包一次发送,显著提升吞吐量。

第四件事，警惕大对象和热点Key。

有时候性能瓶颈不在Redis本身，而在数据上，一种是“大对象”，比如把一个几MB的文章内容或者列表塞进一个Key里，读取和写入这个Key都会非常耗时，会阻塞Redis的单线程，导致其他命令排队，解决办法是拆分，比如大文章可以分页存储，另一种是“热点Key”，比如某个明星突然宣布婚讯，他的微博详情页对应的Key会被每秒访问上百万次，这个Key所在的Redis实例压力会极大，在单机模式下，解决起来比较棘手，可能需要在业务层面加锁或者做本地缓存来缓解，但这又引入了复杂性,这是单机Redis的一个局限性。

第五件事，别忘了持久化的影响。

Redis为了数据不丢，提供了RDB和AOF两种持久化方式，但它们对性能有影响，RDB是做内存快照，在数据量大时，创建快照的过程可能会短暂影响性能，AOF是记录每一条写命令，数据更安全，但写操作频繁时，文件会很大，并且定期重写AOF时也会消耗CPU和内存，你需要根据业务对数据安全性的要求，来配置合适的持久化策略，可以配置为每秒同步一次AOF,在性能和安全性之间取得一个平衡。

一些关键的注意点。

1. 缓存不是数据库：缓存的数据可能会丢失（比如重启），所以核心的、不能丢的数据一定要回写到底层数据库。
2. 缓存穿透：指的是查询一个根本不存在的数据，每次都会绕过缓存去查数据库，解决办法可以是缓存一个空值（并设置短一点的过期时间）,或者使用布隆过滤器提前判断是否存在。
3. 缓存雪崩：指的是大量缓存数据在同一时间过期，导致所有请求瞬间都打到数据库上，解决办法是给缓存过期时间加一个随机值,让失效时间点尽量均匀。
4. 监控不能少：一定要监控Redis的重要指标，比如内存使用率、连接数、命中率（keyspace_hits / (keyspace_hits + keyspace_misses)），命中率低说明缓存没起到作用,需要检查策略。

用好Redis单机版，关键在细节，从Key的设计，到内存的管理，再到命令的合理使用，每一步都影响着最终的性能，它就像一把锋利的刀，用好了能大幅提升应用速度，用不好反而会伤到自己，理解了这些优化技巧和注意点,就能更好地驾驭它。