針對redis的性能優(yōu)化，主要從下面幾個層面入手：

成都創(chuàng)新互聯(lián)公司作為成都網(wǎng)站建設(shè)公司，專注網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)站設(shè)計，有關(guān)成都企業(yè)網(wǎng)站建設(shè)方案、改版、費用等問題，行業(yè)涉及宣傳片制作等多個領(lǐng)域，已為上千家企業(yè)服務(wù)，得到了客戶的尊重與認(rèn)可。

• 最初的也是最重要的，確保沒有讓Redis執(zhí)行耗時長的命令

• 使用pipelining將連續(xù)執(zhí)行的命令組合執(zhí)行,

• 使用pipelining時，只需要從客戶端一次向Redis發(fā)送多條命令（以\r\n）分隔，Redis就會依次執(zhí)行這些命令，并且把每個命令的返回按順序組裝在一起一次返回，比如：

• $ (printf "PING\r\nPING\r\nPING\r\n"; sleep 1) | nc localhost 6379
  +PONG
  +PONG
  +PONG

• 操作系統(tǒng)的Transparent huge pages(大內(nèi)存頁)功能必須關(guān)閉，否則可能導(dǎo)致redis延遲和內(nèi)存使用問題：

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

• echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/defrag

• 如果在虛擬機中運行Redis，可能天然就有虛擬機環(huán)境帶來的固有延遲。可以通過./redis-cli --intrinsic-latency 100命令查看固有延遲。同時如果對Redis的性能有較高要求的話，應(yīng)盡可能在物理機上直接部署Redis。

• 檢查數(shù)據(jù)持久化策略

• 考慮引入讀寫分離機制

• 用scan代替keys,因為keys會阻塞redis的單線程

集群分片

為何要做集群分片：

• Redis中存儲的數(shù)據(jù)量大，一臺主機的物理內(nèi)存已經(jīng)無法容納

• Redis的寫請求并發(fā)量大，一個Redis實例以無法承載

當(dāng)上述兩個問題出現(xiàn)時，就必須要對Redis進(jìn)行分片了。
Redis的分片方案有很多種，例如很多Redis的客戶端都自行實現(xiàn)了分片功能，也有向Twemproxy這樣的以代理方式實現(xiàn)的Redis分片方案。然而首選的方案還應(yīng)該是Redis官方在3.0版本中推出的Redis Cluster分片方案。

本文不會對Redis Cluster的具體安裝和部署細(xì)節(jié)進(jìn)行介紹，重點介紹Redis Cluster帶來的好處與弊端。

Redis Cluster的能力

• 能夠自動將數(shù)據(jù)分散在多個節(jié)點上

• 當(dāng)訪問的key不在當(dāng)前分片上時，能夠自動將請求轉(zhuǎn)發(fā)至正確的分片

• 當(dāng)集群中部分節(jié)點失效時仍能提供服務(wù)

其中第三點是基于主從復(fù)制來實現(xiàn)的，Redis Cluster的每個數(shù)據(jù)分片都采用了主從復(fù)制的結(jié)構(gòu)，原理和前文所述的主從復(fù)制完全一致，唯一的區(qū)別是省去了Redis Sentinel這一額外的組件，由Redis Cluster負(fù)責(zé)進(jìn)行一個分片內(nèi)部的節(jié)點監(jiān)控和自動failover。

Redis Cluster分片原理

Redis Cluster中共有16384個hash slot，Redis會計算每個key的CRC16，將結(jié)果與16384取模，來決定該key存儲在哪一個hash slot中，同時需要指定Redis Cluster中每個數(shù)據(jù)分片負(fù)責(zé)的Slot數(shù)。Slot的分配在任何時間點都可以進(jìn)行重新分配。

客戶端在對key進(jìn)行讀寫操作時，可以連接Cluster中的任意一個分片，如果操作的key不在此分片負(fù)責(zé)的Slot范圍內(nèi)，Redis Cluster會自動將請求重定向到正確的分片上。

數(shù)據(jù)淘汰機制

Redis提供了5種數(shù)據(jù)淘汰策略：

• volatile-lru：使用LRU算法進(jìn)行數(shù)據(jù)淘汰（淘汰上次使用時間最早的，且使用次數(shù)最少的key），只淘汰設(shè)定了有效期的key

• allkeys-lru：使用LRU算法進(jìn)行數(shù)據(jù)淘汰，所有的key都可以被淘汰

• volatile-random：隨機淘汰數(shù)據(jù)，只淘汰設(shè)定了有效期的key

• allkeys-random：隨機淘汰數(shù)據(jù)，所有的key都可以被淘汰

• volatile-ttl：淘汰剩余有效期最短的key

最好為Redis指定一種有效的數(shù)據(jù)淘汰策略以配合maxmemory設(shè)置，避免在內(nèi)存使用滿后發(fā)生寫入失敗的情況。

一般來說，推薦使用的策略是volatile-lru，并辨識Redis中保存的數(shù)據(jù)的重要性。對于那些重要的，絕對不能丟棄的數(shù)據(jù)（如配置類數(shù)據(jù)等），應(yīng)不設(shè)置有效期，這樣Redis就永遠(yuǎn)不會淘汰這些數(shù)據(jù)。對于那些相對不是那么重要的，并且能夠熱加載的數(shù)據(jù)（比如緩存最近登錄的用戶信息，當(dāng)在Redis中找不到時，程序會去DB中讀?。梢栽O(shè)置上有效期，這樣在內(nèi)存不夠時Redis就會淘汰這部分?jǐn)?shù)據(jù)。

配置方法：

maxmemory-policy volatile-lru   #默認(rèn)是noeviction，即不進(jìn)行數(shù)據(jù)淘汰

本文參考資料https://www.cnblogs.com/276815076/p/7245333.html