用Redis客户端想拿高性能，哪些坑和技巧得知道才行

用Redis客户端想拿高性能，确实有不少细节要注意，很多坑都是不知不觉踩进去的,直接说重点。

连接管理是个大坑。 千万别用一次连接就关一次，建立连接的成本很高，包括网络开销和认证，高性能的基石是使用连接池，根据你的业务线程数，配置一个大小合适的连接池，让连接能被复用，但池子也不是越大越好，过多的连接会消耗Redis服务器端资源，根据经验，通常设置成和业务线程数相当或略多就行，客户端和服务器之间的心跳（keepalive）要打开，防止长时间空闲被防火墙掐断连接,导致突然报错。

第二，命令的往返次数是性能杀手。 Redis快，但网络慢，一个命令发过去，等回复，再发下一个，这种“乒乓”模式效率极低，这里有两大法宝，一是管道（Pipeline），它能把多个命令打包，一次发过去，结果再一起收回来，极大减少了网络往返时间，写列表、批量设置数据时一定要用，但注意，管道内的命令数量也要控制，避免单次传输数据过大或长时间独占连接，二是批量命令，比如用MSET、MGET代替一堆SET和GET，用HMGET代替多次HGET，这些是Redis原生支持的，比管道更直观,效率也高。

第三，小心“慢”命令和过大Key。 有些命令本身就有性能风险，比如获取整个Hash的所有字段和值（HGETALL），如果这个Hash有几千个字段，返回的数据量会很大，既耗网络带宽，也增加客户端解析压力，应该用HSCAN迭代获取，或者只取需要的字段，再比如KEYS命令，在生产环境绝对禁止，它会遍历所有键，直接打挂Redis，要用SCAN系列命令代替，一个Key对应的Value体积不能过大（比如超过10KB），大Key在传输、序列化、内存分配时都会成问题，列表、集合元素太多也要考虑拆分。

第四，序列化方式影响很大。 客户端把数据发给Redis前要序列化成字节，收到后要反序列化，选对序列化协议很重要，像Java里，别直接用JDK自带的序列化，它又慢体积又大，可以考虑JSON（可读性好但速度体积一般）、MsgPack、Protocol Buffers，或者Redis客户端自带的优化过的序列化工具，核心原则是：序列化后的体积要小,编解码速度要快。

第五，合理设置超时与重试。 网络总可能出问题，必须给操作设置合理的超时时间，包括连接超时、读写超时，时间设太短，在正常网络波动时容易误判失败；设太长，一旦真出问题，线程会被长时间挂起，通常读写超时设成几百毫秒到几秒，根据业务容忍度来，配合重试机制，但重试次数不宜过多（比如1-2次），且最好有退避延迟（比如隔50毫秒再试）,避免雪崩。

第六，关注客户端本身和监控。 不同语言的Redis客户端实现质量有差异，选一个活跃维护、口碑好的客户端，客户端的配置参数（像连接池参数、缓冲区大小）要根据压测结果调整，别忘了监控，通过Redis的INFO命令或监控工具，观察客户端连接数、命令耗时、网络输入输出流量,这些数据能帮你提前发现瓶颈。

键名设计有讲究。 键名要短，但也要有一定可读性，比如用user:1000:profile而不是user_profile_1000，短键名能节省内存和网络带宽，尤其是在这个键被频繁访问的时候，但别为了短而完全失去可读性，用u:1k:p这种就有点过了,不利于维护。

拿高性能不是光靠Redis服务器快，客户端的使用方式至少占一半，管好连接、减少往返、避开慢操作、选对序列化、设好超时，这些点都做到了,性能自然不会差。