Redis优化那些事儿，聊聊怎么真提升系统性能和关键点

说到用Redis提升系统性能，很多人第一反应就是“快”，但用着用着就发现，速度变慢了，甚至成了瓶颈，这其实是因为没搞懂Redis优化的那些关键点，今天咱们就抛开那些晦涩的专业术语，像聊天一样,聊聊怎么真正让Redis发挥威力。

第一件事：别把Redis当垃圾桶，关键在于数据结构的选择。

很多人把Redis简单地当作一个缓存，什么数据都往里扔，一个string（字符串）类型走天下，这其实是大材小用，甚至是错误用法，Redis强大的地方在于它提供了多种数据结构,每种结构都是为了解决特定问题而生的。

如果你要存储一个用户的信息，比如姓名、年龄、城市，你用三个独立的string键来存（user:1001:name, user:1001:age...），不如用一个hash（哈希）结构，因为hash结构能在一次网络请求中获取或设置所有字段，大大减少了网络往返次数，这在《Redis设计与实现》这本书里强调过,网络延迟往往是最大的性能杀手。

再比如，要存储用户的好友列表或者文章的点赞用户ID，用set（集合）就比用string拼接要高效得多。set天然支持去重，还能做交集、并集等操作，查询某个用户是否点过赞（SISMEMBER命令）的速度是极快的，如果你需要带分数的排行榜，比如游戏积分榜，那zset（有序集合）就是不二之选，这些合适的数据结构，是从根源上提升性能的第一步,参考了Redis官方文档中关于数据类型的最佳实践。

第二件事：警惕“慢”操作，避免引爆性能炸弹。

Redis是单线程的！这句话一定要刻在脑子里，这意味着，任何时候，Redis核心只能处理一个命令，如果一个命令执行得很慢，比如1秒钟，那么在这1秒钟内，其他所有客户端发来的命令都得排队等着,整个服务就卡住了。

哪些是“慢操作”呢？

1. 获取一个非常大的key的值：比如一个key对应的value是几MB甚至几百KB的字符串（比如一个巨大的JSON文本），使用GET命令获取时，网络传输和Redis服务器序列化/反序列化都会很耗时，解决方法是把大key拆成多个小key,或者考虑使用其他数据结构。
2. *对一个大集合进行`keys 或hgetall这样的操作**：keys *会遍历所有键，在生产环境是绝对禁止的，如果想查找键，应该用scan命令，它不会阻塞服务，同样，如果有一个字段非常多的hash，一次hgetall也可能很慢，应该改用hmget获取指定字段，或者用hscan`迭代。
3. 不当使用批量操作：虽然批量操作（如mget、mset）能提升效率，但如果你一次性传入几万个key，这个命令本身就会变成一个慢查询,需要控制单次批量操作的大小。

Redis提供了慢查询日志功能，一定要开启并定期检查，把那些执行时间超过设定阈值（比如10毫秒）的命令找出来，逐个优化，这个理念在众多技术博客，如“阿里云开发者社区”的Redis优化文章中反复被提及。

第三件事：内存是金子，省着点用，防止撑死。

Redis的数据都放在内存里，内存比硬盘贵得多，如果内存用完了，Redis可能会开始根据你设置的策略淘汰（evict）一些数据，或者直接报错，频繁淘汰数据会降低缓存命中率,报错则直接影响业务。

优化内存有几个小技巧：

• 精简key的名字：虽然user_account_info_1001这个名字很清晰，但如果你有上亿个用户，每个key省10个字节，总内存节省就是可观的，可以简写成uai:1001,但要确保团队都能看懂。
• 选择更省内存的数据结构：如果value是整数且范围不大，可以尝试用hash的ziplist编码（Redis底层优化），这比存为多个独立的string键要省内存，这涉及到Redis的编码优化，在《Redis开发与运维》这本书里有详细说明。
• 设置过期时间：给缓存数据设置一个合理的TTL（生存时间），让不常用的数据自动过期,这是最基本的内存管理。

第四件事：网络传输的学问，能少跑一趟就少跑一趟。

应用程序和Redis服务器之间是通过网络通信的，网络延迟（尤其是跨机房的延迟）可能比Redis本身处理命令的时间长得多,优化网络交互至关重要。

最有效的方法就是使用管道（pipeline），简单说，管道就是把多个命令打包，一次性发送给Redis服务器，服务器处理完所有命令后，再一次性把结果返回，这避免了发一个命令、等一个回复这种“你来我往”的等待时间，对于需要连续执行多个写操作或查询操作的场景，性能提升非常明显，有时能达到数倍甚至数十倍，这个技术在高并发的互联网公司（如微博、知乎的后端架构分享中）是标配。

第五件事：架构层面的考量，一主多从分担压力。

当单个Redis实例无法承受巨大的读写压力时，就要考虑搭建主从复制（replication） 集群，主节点（master）负责写操作，从节点（slave）负责读操作，这样可以把读请求分散到多个从节点上,大大提升系统的整体读吞吐量。

不过要注意，主从复制是异步的，从节点的数据会有微小的延迟，对一致性要求极高的读操作（比如读完立刻要写）可能还是需要从主节点读取。

Redis优化不是某个高深莫测的“银弹”，而是一系列细致入微的实践：用对数据结构是基础，避免慢查询是底线，合理管理内存是保障，善用管道减少网络开销是加速器，主从分离是应对高流量的扩展之道。 把这些点都照顾到了,你的系统性能想不提升都难。