Redis 性能调优(二)

Redis 性能调优是一个系统工程，涉及多个层面。以下是全面的调优指南，分为关键方向、具体措施和实战建议：

🔧 核心配置优化

1. 内存优化

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# 配置建议
maxmemory 16gb  # 根据物理内存的70-80%设置
maxmemory-policy allkeys-lru  # 根据业务选择策略
# volatile-lru / allkeys-lfu / volatile-ttl

策略选择：

缓存场景：allkeys-lru或 volatile-lru
混合使用：allkeys-lfu（访问频率模式）
有TTL需求：volatile-ttl

2. 持久化调优

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# RDB优化
save 900 1      # 根据业务容忍度调整
save 300 10
save 60 10000
rdbcompression yes
rdbchecksum yes

# AOF优化
appendfsync everysec  # 平衡选择
# appendfsync always   # 最强持久化，性能低
# appendfsync no       # 交由系统，风险高
auto-aof-rewrite-percentage 100
auto-aof-rewrite-min-size 64mb
aof-rewrite-incremental-fsync yes

⚡ 高性能关键配置

3. 网络与连接

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# 连接数优化
maxclients 10000
tcp-keepalive 300
timeout 0  # 生产环境建议设置超时

# 网络缓冲区
client-output-buffer-limit normal 0 0 0
client-output-buffer-limit slave 256mb 64mb 60
client-output-buffer-limit pubsub 32mb 8mb 60

4. 内核参数调优（Linux）

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# 系统层面
echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled
echo 1 > /proc/sys/vm/overcommit_memory
sysctl -w net.core.somaxconn=65535
sysctl -w vm.swappiness=1

🎯 数据结构与使用优化

5. 数据结构选择

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# 字符串 vs Hash
# 小对象使用Hash存储更节省内存
HMSET user:1000 name "John" age 30

# 列表 vs Stream
# 消息队列优先使用Stream
XADD mystream * field1 value1

# 集合运算
# 大数据集考虑使用SCAN替代SMEMBERS

6. Pipeline批量操作

python 复制代码

# Python示例
pipe = redis_client.pipeline()
for i in range(1000):
    pipe.set(f'key:{i}', f'value:{i}')
pipe.execute()  # 单次网络往返

7. Lua脚本优化

Lua 复制代码

-- 减少网络往返，保证原子性
local key = KEYS[1]
local limit = tonumber(ARGV[1])
local current = redis.call('GET', key)
if current and tonumber(current) > limit then
    return 0
end
redis.call('INCR', key)
return 1

📊 监控与诊断

8. 关键指标监控

bash 复制代码

# 使用redis-cli监控
redis-cli --stat              # 实时统计
redis-cli --bigkeys           # 大key分析
redis-cli --memkeys           # 内存分析
redis-cli --latency-history   # 延迟监控

# INFO命令关键部分
redis-cli info memory
redis-cli info stats
redis-cli info commandstats

9. 慢查询分析

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# 配置慢日志
config set slowlog-log-slower-than 10000  # 10ms
config set slowlog-max-len 1000

# 查看慢查询
slowlog get 10

🚀 高级优化技巧

10. 集群优化

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# 数据分片
# 使用Cluster模式，避免热点Key集中
# 设置合理的slot分布

# 读写分离
# 从节点处理读请求
# 配置：replica-read-only yes

11. 客户端优化

java 复制代码

// 连接池配置示例（Java）
JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
config.setMaxTotal(200);      // 最大连接数
config.setMaxIdle(50);        // 最大空闲
config.setMinIdle(10);        // 最小空闲
config.setMaxWaitMillis(1000); // 等待超时
config.setTestOnBorrow(true);  // 借用测试

🎪 实战调优清单

快速排错流程：

检查延迟 ：redis-cli --latency
内存分析 ：info memory+ memory doctor
大Key扫描 ：redis-cli --bigkeys
热点Key ：redis-cli --hotkeys或监控commandstats
连接数 ：info clients+ client list

常见问题解决：

高延迟：检查持久化、大Key、内存交换
内存不足：优化数据结构、启用压缩、增加内存
连接泄露：检查客户端连接池配置
CPU过高：检查慢查询、优化Lua脚本

🔍 工具推荐

redis-benchmark - 基准测试
redis-rdb-tools - RDB分析
redis-stat - 实时监控
RedisInsight - 图形化管理

⚠️ 注意事项

生产环境先测试后变更
监控先行，优化在后
根据业务特性调整参数
定期进行容量规划

性能调优是持续性的工作，需要结合具体业务场景、数据特征和硬件资源进行针对性优化。建议建立完整的监控体系，在数据驱动下进行调优决策。