一、设计优化
1、估算Redis内存使用量
要估算redis中的数据占据的内存大小，需要对redis的内存模型有比较全面的了解，下面以最简单的字符串类型来举例说明：
假设有90000个键值对，每个key的长度是12个字节，每个value的长度也是12个字节，且键值都不是整数类型。
然后我们可以预估一下这90000个键值对占用的空间，首先，我们可以判定字符串类型使用的是embstr；90000个键值对占用的空间只要可以分为两部分，一部分是90000个dictEntry占据的字符串，一部分是键值对所需要的bucket空间。
每个dictEntry占据的空间包括：一个dictEntry结构、一个key、一个redisObject、一个value
dictEntry结构：24个字节，jemalloc会分配32个字节的内存块（64位操作系统下，一个指针8字节，一个dictEntry由三个指针组成）
key：12个字节，所以SDS需要 12 + 4 = 16 个字节（SDS的长度=4 + 字符串长度），jemalloc会分配16个字节的内存块
redisObject：16字节，jemalloc会分配16个字节的内存块（固定长度：4bit + 4bit + 2bit + 4byte + 8byte = 16byte）
value：12个字节，所以SDS占16个字节，原理同key
综上，一个dictEntry所占的空间为： 32+16+16+16 = 80 个字节。
bucket空间：
bucket数组大小为大于90000的最小的2的n次方，是131072，每个bucket元素（bucket中存储的是指针元素）为8字节（因为64位操作系统中指针大小位8个字节）。
因此可以推算出，90000个键值对占据的内存大小为 90000*80 + 131072*8 = 82488576
2、优化内存占用
了解了redis的内存模型，对优化redis内存有很大的帮助，下面从4个角度来进行优化：
（1）利用jemalloc特性进行优化
以上面讲述的90000个键值对的例子，由于jemalloc分配的空间是不连续的，因此KV字符串变化一个字节，可能会引起占用内存的很大变化，在设计时可以利用这一点。例如，如果key的长度是13，则SDS为17个字节，那么jemalloc就会分配32个字节；如果将key的长度缩减为12个字节，则SDS为16个字节，jemalloc也会分配16个字节，这样每个key所占用的空间就可以缩小一半。
（2）使用整型/长整型
如果使用整型或长整型，Redis会使用int类型（8个字节）存储来替代字符串类型，可以节省更多空间，因此在可以使用整型或长整型代替字符串的场景下，尽量使用整型或长整型。
（3）共享对象
利用共享对象，可以减少对象的创建，同时也减少了redisObject的创建，从而节省空间。
目前Redis中的共享对象只包括10000个整数（0-9999），可以通过调整REDIS_SHARED_INTEGERS参数提高共享对象的个数；例如将REDIS_SHARED_INTEGERS提高到20000，那么0-19999就都是共享对象。例如文章的浏览次数，基本上都是20000次以内，因此就可以将REDIS_SHARED_INTEGERS设置为20000，以便节省空间。
（4）缩短键值对的存储长度
键值对的长度是和性能成反比的，比如我们做一组写入数据的性能测试，执行结果如下：
从数据可以看出，在key不变的情况下，value值越大操作效率就越慢，因为Redis对于同一种数据类型会使用不同的内部编码进行存储，比如字符串的内部编码就有三种：int、embstr、raw，这是因为Redis是想通过不同的编码实现效率和空间的平衡，然而数据量越大使用的内部编码就越复杂，而越复杂的内部编码存储的性能就越低。
这还只是写入时的速度，当键值对内容较大时，还会带来以下几个问题：
内容越大，需要的持久化时间就越长，需要挂起的时间越长，Redis的性能就越低。
内容越大，在网络上传输的内容就越多，需要的时间就越长，整体的运行速度就越低
内容越大，占用的内存就越多，就会更频繁的触发内存淘汰机制，从而给Redis带来更多的运行负担。
综上所示，在尽量保证完整语义的同时，我们要尽量的缩短键值对的存储长度，必要时要对数据进行序列化和压缩再存储，以Java为例，序列化我们可以使用protostuff或kryo，压缩我们可以使用snappy。
二、设置键值的过期时间
我们应该根据实际的业务情况，对键值对设置合理的过期时间，这样Redis会自动的清楚过期的键值对，从而达到节省内存占用的效果，可以避免键值对过多的堆积，频繁触发内存淘汰策略。
Redis有四个命令可以设置键的存活时间或过期时间：
expire：用于设置key还剩余多少秒过期
pexpire：用于设置key还有多少毫秒过期
expireat：用于设置key的过期时间（到期的具体秒数时间戳）
pexpireat：用于设置key的过期时间（到期的具体毫秒时间戳）
127.0.0.1:6388> set d1 va OK 127.0.0.1:6388> set d2 va OK 127.0.0.1:6388> set d3 va OK 127.0.0.1:6388> set d4 va OK 127.0.0.1:6388> expire d1 100 (integer) 1 127.0.0.1:6388> pexpire d2 100000 (integer) 1 127.0.0.1:6388> ttl d1 (integer) 83 127.0.0.1:6388> ttl d2 (integer) 91 127.0.0.1:6388> expireat d3 1612363856 (integer) 1 127.0.0.1:6388> ttl d3 (integer) 87127.0.0.1:6388> pexpireat d4 1612364096000 (integer) 1 127.0.0.1:6388> ttl d4 (integer) 112
三、限制Redis内存大小
需要使用maxmemory来设置Redis的最大内存，例如 maxmemory 1GB
在64位操作系统中，Redis的内存大小是没有限制的，因为maxmemory配置项是被注释掉的，这样就会导致在Redis内存不足时，Redis会使用磁盘作为其虚拟内存，而当操作系统将Redis所用的内存分配至磁盘时，将会阻塞Redis进程，到处Redis出现延迟，从而影响Redis的整体性能，因此我们要限制Redis的内存大小为一个固定的值，并且该值不能大于服务器的内存。当Redis的运行达到此值时会触发内部的淘汰策略，从而将内存回收。
首先说一下淘汰策略LRU和LFU：
LRU（最近最少被使用）：新数据插入链表头部；当命中缓存时，将数据移动到链表头部；当链表满时，将链表尾部数据丢弃
LFU（最少使用）：新数据插入链表头部，并设置访问次数，并按照访问次数排序；没插入或者命中一次就记一次数，然后重新排序；如果链表满时，从链表尾部删除；
二者对比：LFU和LRU的侧重点不同，LRU侧重的是最近被访问的数据不删除，而LFU是保证访问频率最高的数据不被删除，但是LFU有一个缺点，就是如果在某一个时段，某个key的访问频率非常高，那么该KEY就会变为热点数据，但是实际上该KEY在其他时间节点不会被用到，那么会造成这些数据不会被删除。
Redis4.0之后有8种淘汰策略：
| 淘汰策略 | 说明 |
| noeviction | 不淘汰任何数据，当内存不足时，新增操作会报错，Redis默认淘汰策略 |
| allkeys-lru | 淘汰整个键值对中最久未使用的数据 |
| allkeys-random | 随即淘汰任意值 |
| volatile-lru | 淘汰所有设置了过期时间的key中最久的key |
| volatile-random | 随机淘汰所有设置了过期时间的key |
| volatile-ttl | 优先淘汰最早过期的key |
| volatile-lfu |
淘汰所有设置了过期时间的key中使用最少的key（4.0之后新增） |
| allkeys-lfu | 淘汰所有key中的最少被使用的key（4.0之后新增） |
四、使用 lazy free 特性
lazy free特性是Redis4.0新增的一个非常实用的功能，他可以理解为惰性删除或延迟删除，意思就是在删除的时候提供异步删除的功能，他把删除key的操作放在BIO单独的子线程处理中，以减少删除操作对Redis主线程的阻塞，同时可以有效的避免删除大的key时带来的性能和可用性问题。
lazy free对应四种场景，默认都是关闭的：
lazyfree-lazy-eviction no lazyfree-lazy-expire no lazyfree-lazy-server-del no replica-lazy-flush no
lazyfree-lazy-eviction：表示当Redis运行内存超过maxmemory时，是否开启 lazy free 机制删除。
lazyfree-lazy-expire：表示设置了过期时间的key，是否开启 lazy free 机制删除。
lazyfree-lazy-server-del：有些指令在操作已存在的key时，是否开启 lazy free机制删除。这个需要特别说明一下，有些指令，会自带一个隐式的del命令，例如rename指令，当目标key存在时，会先删除目标key，再创建一个新的key，如果目标key是一个 big key 时，就会造成阻塞删除的情况，因此使用该配置来设置是否要在该种情况下开启 lazy free 机制删除数据。
slave-lazy-flush：针对slave进行全量同步数据时，slave在加载master上的RDB前，会使用flushall来清理自己的数据，该配置用来设置该种场景下是否要开启 lazy free 机制删除数据。
这里比较建议开启前三种 lazy free 配置，这样就可以有效的提高主线程的执行效率。
五、禁用长耗时的查询命令
Redis绝大多数的读写命令的时间复杂度都是在O(1)到O(N)之间，其中O(1)就可以放心使用，但是O(N)就要当心了，因为N表示不确定性，数据越大，查询的速度就会越慢，因为Redis只用一个线程来做数据查询，如果这些指令非常耗时，就会造成Redis的阻塞，那么就会造成大量的延时。
要避免O(N)类的命令对Redis性能造成的影响，就要从以下几个方面进行改造：
1、禁止使用key * 命令；
2、避免一次查询所有成员，要使用 scan 命令进行分批的、游标式的遍历
3、通过机制严格空指Hset、Set、Scorted Set 等数据结构的大小
4、将排序、并集、交集等操作放在客户端执行，以减少Redis服务器的运行压力
5、删除一个大的数据时，可能会需要很长的时间，所以建议用异步删除的方式unlink，他会启动一个新的线程来删除目标数据，而不是阻塞Redis主线程。
六、使用 slowlog 优化耗时命令
我们可以使用slowlog功能，找出最耗时的Redis命令进行优化，以提升Redis的运行速度，慢查询有两个重要的配置项：
slowlog-log-slower-than：用于设置慢查询的评定时间，也就是说执行时间超过改时间的命令，将会被当成慢查询记录在日志中，它的执行时间是微妙
slowlog-max-len：用来配置慢查询日志的最大记录数
slowlog-log-slower-than 10000 # There is no limit to this length. Just be aware that it will consume memory. # You can reclaim memory used by the slow log with SLOWLOG RESET. slowlog-max-len 128
我们可以根据实际的业务情况进行响应的配置，其中慢日志是按照插入顺序倒叙存入慢查询日志中的。
我们可以使用 slowlog get n 来获取相关的慢查询日志，再找到这些慢查询对应的业务进行相关优化。
127.0.0.1:6388> slowlog get 10 (empty list or set)
七、避免大量数据同时失效
Redis过期Key的删除使用的是贪心策略，其会在一秒内进行10次扫描（改配置可以在redis.conf文件中配置，默认配置是 hz 10），redis会随机抽取20个key，删除这20个key中过期的key，如果过期的key比重超过25%，则重复执行该流程，直到比重低于25%为止。
那么如果在同一时期如果存在大量的key一起过期，就会导致Redis多次循环持续扫描删除过期key，直到被删除的数据足够多（redis的过期数据不再很密集，随机抽取低于25%），才会停止，在此过程中，由于循环和删除的原因，会导致Redis的独写出现明显的卡顿，卡顿的另一种原因是内存管理器需要频繁回收内存，因此也会消耗一定的CPU。
为了避免因为这种情况导致的卡顿现象，我们要预防大量的key在同一时刻一起过期，简单的解决方案就是在过期时间的基础上加一个指定范围的随机数。
八、检查数据持久化策略
Redis的持久化策略有RDB、AOF和混合持久化方式（4.0之后新增），由于RDB和AOF各有利弊，RDB可能会造成一定的数据丢失，AOF由于文件较大，会影响Redis的启动速度，因此如果是Redis4.0及以上版本，可以直接使用混合持久化方式。
同样，如果在业务中，Redis不需要持久化数据库时，可以关闭持久化，这样可以有效地提升Redis的运行速度，不会出现间歇性卡顿的问题。
九、使用 Pipeline 批量操作数据
Pipeline（管道技术）是客户端提供的一种批处理技术，用于一次处理多个Redis命令，从而提高整个交互的性能。
十、客户端优化
在客户端的使用上，我们尽量使用Pipeline技术外，还需要尽量使用Redis连接池，而不是频繁的创建、销毁Redis连接，这样就可以减少网络传输次数和减少非必要的调用命令。
十一、使用分布式架构来增加读写速度
Redis的分布式架构有主从同步、哨兵模式、Redis Cluster集群，主从同步可以将写操作放在master上处理，可以将读操作放在slave上处理，因此极大的提高了redis的处理性能；而Sentinel是对主从同步的一个升级，解决了单点故障以及故障迁移的问题；而RedisCluster集群，在Redis3.0推出，解决了redis的扩展问题，并且将独写操作使用hash分布到了不同的redis服务器上，更大的提高了redis命令的操作性能。
从选择上，首选Redis Clluster集群的实现方案。
十二、使用物理机而非虚拟机
在虚拟机中运行Redis服务器，因为和物理机共享一个物理端口，并且一台物理机可以有多个虚拟机在运行，因此在内存占用上和网络延迟方面会有很糟糕的表现，我们可以通过 ./redis-cli -- intrinsic-latency 100 命令来超看延迟时间，如果对Redis性能要求很高的话，应尽可能在物理机上直接部署Redis服务器。
[root@liconglong-aliyun redis-5.0.4]# ./src/redis-cli -p 6388 --intrinsic-latency 100 Max latency so far: 1 microseconds. Max latency so far: 11 microseconds. Max latency so far: 13 microseconds. Max latency so far: 21 microseconds. Max latency so far: 57 microseconds. Max latency so far: 136 microseconds. Max latency so far: 416 microseconds. Max latency so far: 498 microseconds. Max latency so far: 536 microseconds. Max latency so far: 577 microseconds. Max latency so far: 692 microseconds.
十三、禁用 THP 特性
Linux kernel在2.6.38内核增加了Transparent Huge Pages（THP）特性，支持大内存页2M分配，默认开启。
当开启了THP时，fork的速度会变慢，fork之后每个内存页由原来的4KB变为2MB，会大幅增加重写期间父进程的内存消耗，同时每次写命令引起的复制内存页放大了512倍，会拖慢写操作的执行时间，导致大量写操作慢查询，例如简单的incr命令也会出现在慢查询中，因此Redis建议将此特性禁用，禁用方法如下：
echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled