35 个 Redis 企业级性能优化点与解决方案

Redis 作为企业级应用中广泛使用的高性能键值存储数据库，其性能优化是一个复杂且多面的话题。以下是 V 哥整理的一些关键的优化点和相应的解决方案，提供给兄弟们参考。

Redis 的性能优化涉及到硬件选择、配置调整、客户端优化、持久化策略等多个层面。

1. 硬件优化

解决方案：选择更快的 CPU、更多的内存、更快的磁盘（SSD 推荐）和足够的网络带宽。

2. 合理的实例部署

解决方案：根据业务访问模式，决定是使用单实例、主从复制、哨兵系统还是 Redis 集群。

3. 连接数优化

解决方案：调整 redis.conf 中的 maxclients 参数，以适应业务需求。

示例配置：

maxclients 10000

4. 命令优化

解决方案：避免使用耗时的命令，如 KEYS、FLUSHDB 等，使用 SCAN 替代。

5. 使用连接池

解决方案：使用客户端连接池减少连接建立和销毁的开销。

示例代码（Java Jedis 连接池）：

JedisPoolConfig poolConfig = new JedisPoolConfig();poolConfig.setMaxTotal(100);poolConfig.setMaxIdle(10);poolConfig.setMinIdle(5);JedisPool jedisPool = new JedisPool(poolConfig, "localhost", 6379);Jedis jedis = jedisPool.getResource();// 执行命令jedis.set("foo", "bar");// 关闭连接jedis.close();

6. Pipelining 批量命令

解决方案：使用 Pipeline 批量执行命令，减少网络延迟。

示例代码（Java Jedis Pipeline）：

Jedis jedis = jedisPool.getResource();Pipeline pipeline = jedis.pipeline();pipeline.set("foo", "bar");pipeline.get("foo");List<Object> results = pipeline.syncAndReturnAll();jedis.close();

7. 键值对设计

解决方案：选择合适的数据类型，使用散列（Hash）存储相关联的字段。

示例代码：

// 使用Hash存储用户信息hset "user:1000" "name" "John Doe"hset "user:1000" "email" "john@example.com"

8. 内存优化

解决方案：使用内存淘汰策略，如 volatile-lru 或 allkeys-lru。

示例配置：

maxmemory-policy allkeys-lru

9. 持久化策略

解决方案：根据数据的重要性选择合适的持久化方式（RDB、AOF 或两者结合）。

示例配置：

appendonly yesappendfsync everysec

10. 禁用持久化

解决方案：对于可以容忍数据丢失的场景，可以完全禁用持久化。

示例配置：

save ""appendonly no

11. Lua 脚本

解决方案：使用 Lua 脚本来打包多个命令，减少网络延迟。

示例代码：

-- Lua脚本，实现原子增减操作return redis.call('INCR', KEYS[1])

12. 慢查询日志

解决方案：开启慢查询日志，分析慢查询原因。

示例配置：

slowlog-log-slower-than 10000slowlog-max-len 128

13. 主从复制

解决方案：使用主从复制提高读性能，同时实现数据的热备份。

示例配置：

slaveof <masterip> <masterport>

14. Redis 集群

解决方案：使用 Redis 集群实现数据的自动分区和高可用。

示例命令：

./redis-trib.rb create --replicas 1 127.0.0.1:7000 127.0.0.1:7001 127.0.0.1:7002

15. 监控和报警

解决方案：使用 Redis 自带的监控工具或第三方监控系统，实时监控 Redis 状态。

示例命令：

redis-cli info

16. 禁用 THP

解决方案：禁用 Transparent HugePages，避免内存页管理的性能损耗。

示例命令：

echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled

17. 操作系统优化

解决方案：调整操作系统参数，如文件描述符限制、TCP 缓冲区大小等。

示例命令：

sysctl -w net.core.somaxconn=1024ulimit -n 4096

18. 网络优化

解决方案：优化 TCP 堆栈参数，如 TCP 接收和发送缓冲区大小。

示例命令：

sysctl -w net.ipv4.tcp_rmem='4096 87380 6291456'sysctl -w net.ipv4.tcp_wmem='4096 16384 4194304'

19. 数据压缩

解决方案：对于大体积的数据，使用数据压缩算法减少存储大小和传输时间。

示例：使用 ZIPLIST 编码的数据结构存储小对象。

20. 优化键设计

解决方案：设计具有前缀的键名，便于管理和迁移。

示例：

// 使用命名空间来区分不同的数据类型set user:1000:name "John Doe"set user:1000:email "john@example.com"

21. 避免大 Key 和大 Value

解决方案：大 Key 和大 Value 会影响 Redis 的性能和稳定性，应尽量避免。

示例：将大的列表或集合分割成多个小的集合。

22. 使用二进制序列化

解决方案：使用二进制序列化协议提高数据传输效率。

示例：使用 MSGPACK 或 PROTOBUF 序列化 Java 对象。

23. 优化数据访问模式

解决方案：根据业务特点，优化数据的访问模式，如使用缓存预热、缓存雪崩的解决方案等。

24. 合理的数据过期策略

解决方案：为数据设置合理的过期时间，避免过期数据占用内存。

示例配置：

expire user:1000:email 86400

25. 减少网络延迟

解决方案：优化网络环境，使用 QoS 策略减少网络延迟。

26. 使用 SSD 而不是 HDD

解决方案：使用固态硬盘(SSD)代替机械硬盘(HDD)，提高磁盘 I/O 性能。

27. 优化持久化日志

解决方案：调整 AOF 持久化的策略，比如使用 everysec 或 no 选项。

示例配置：

appendfsync no

28. 使用 Redis 4.0 以上的版本

解决方案：新版本的 Redis 提供了更多的功能和性能改进，如增加了模块系统、支持多线程等。

29. 避免使用阻塞命令

解决方案：在可能的情况下，避免使用可能导致阻塞的命令，如 BLPOP、BRPOP 等。

30. 定期进行性能评估

解决方案：定期对 Redis 实例进行性能评估，根据评估结果调整配置。

示例工具：使用 redis-benchmark 工具进行基准测试。

31. 使用 Redisson 客户端

解决方案：对于 Java 应用，使用 Redisson 客户端可以提供更高级的功能，如分布式锁、原子操作等。

示例代码（Redisson 配置）：

Config config = new Config();SingleServerConfig singleServerConfig = config.useSingleServer();singleServerConfig.setAddress("redis://127.0.0.1:6379");RedissonClient redisson = Redisson.create(config);

32. 避免全量扫描

解决方案：在可能的情况下，避免使用 KEYS 命令进行全量扫描，这会导致性能急剧下降。

33. 优化数据迁移

解决方案：在进行数据迁移时，使用 MIGRATE 命令，它可以原子性地迁移数据。

示例命令：

MIGRATE "127.0.0.1" 6379 "127.0.0.1" 6380 "key" 0 5000 REPLACE

34. 优化日志级别

解决方案：根据需要调整日志级别，避免冗余日志占用过多磁盘空间和 CPU 资源。

示例配置：

loglevel warning

35. 优化 Redis 配置文件

解决方案：定期审查和优化 redis.conf 配置文件，以匹配当前的业务需求。

最后

以上是 Redis 企业级性能优化的一些关键点和解决方案。

在实施这些优化措施时，强调一下，需要考虑到业务的具体需求和 Redis 实例的当前状态，以确保优化措施能够带来性能上的提升，同时避免引入新的问题。此外，对于任何重要的配置更改，都应该先在测试环境中进行验证，以确保优化措施的有效性和系统的稳定性。

文章转载自：威哥爱编程

原文链接：https://www.cnblogs.com/wgjava/p/18267106

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