大厂Redis 性能优化的 13 条军规！收好了
Redis 是基于单线程模型实现的，也就是 Redis 是使用一个线程来处理所有的客户端请求的，尽管 Redis 使用了非阻塞式 IO，并且对各种命令都做了优化（大部分命令操作时间复杂度都是 O(1)），但由于 Redis 是单线程执行的特点，因此它对性能的要求更加苛刻，本文我们将通过一些优化手段，让 Redis 更加高效的运行。
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缩短键值对的存储长度； -
使用 lazy free（延迟删除）特性； -
设置键值的过期时间； -
禁用长耗时的查询命令； -
使用 slowlog 优化耗时命令； -
使用 Pipeline 批量操作数据； -
避免大量数据同时失效； -
客户端使用优化； -
限制 Redis 内存大小； -
使用物理机而非虚拟机安装 Redis 服务； -
检查数据持久化策略； -
禁用 THP 特性； -
使用分布式架构来增加读写速度。
1.缩短键值对的存储长度
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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 的性能就会越低； -
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 带来了更多的运行负担。
2.使用 lazy free 特性
lazyfree-lazy-eviction no
lazyfree-lazy-expire no
lazyfree-lazy-server-del no
slave-lazy-flush no
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lazyfree-lazy-eviction：表示当 Redis 运行内存超过 maxmeory 时，是否开启 lazy free 机制删除； -
lazyfree-lazy-expire：表示设置了过期时间的键值，当过期之后是否开启 lazy free 机制删除； -
lazyfree-lazy-server-del：有些指令在处理已存在的键时，会带有一个隐式的 del 键的操作，比如 rename 命令，当目标键已存在，Redis 会先删除目标键，如果这些目标键是一个 big key，就会造成阻塞删除的问题，此配置表示在这种场景中是否开启 lazy free 机制删除； -
slave-lazy-flush：针对 slave(从节点) 进行全量数据同步，slave 在加载 master 的 RDB 文件前，会运行 flushall 来清理自己的数据，它表示此时是否开启 lazy free 机制删除。
3.设置键值的过期时间
4.禁用长耗时的查询命令
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决定禁止使用 keys 命令； -
避免一次查询所有的成员，要使用 scan 命令进行分批的，游标式的遍历； -
通过机制严格控制 Hash、Set、Sorted Set 等结构的数据大小； -
将排序、并集、交集等操作放在客户端执行，以减少 Redis 服务器运行压力； -
删除 (del) 一个大数据的时候，可能会需要很长时间，所以建议用异步删除的方式 unlink，它会启动一个新的线程来删除目标数据，而不阻塞 Redis 的主线程。
5.使用 slowlog 优化耗时命令
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slowlog-log-slower-than：用于设置慢查询的评定时间，也就是说超过此配置项的命令，将会被当成慢操作记录在慢查询日志中，它执行单位是微秒 (1 秒等于 1000000 微秒)； -
slowlog-max-len：用来配置慢查询日志的最大记录数。
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的优化。
6.使用 Pipeline 批量操作数据
public class PipelineExample {
public static void main(String[] args) {
Jedis jedis = new Jedis( "127.0.0.1", 6379);
// 记录执行开始时间
long beginTime = System.currentTimeMillis();
// 获取 Pipeline 对象
Pipeline pipe = jedis.pipelined();
// 设置多个 Redis 命令
for ( int i = 0; i < 100; i++) {
pipe.set( "key" + i, "val" + i);
pipe.del( "key"+i);
}
// 执行命令
pipe.sync();
// 记录执行结束时间
long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println( "执行耗时：" + (endTime - beginTime) + "毫秒");
}
}
执行耗时：297毫秒
public class PipelineExample {
public static void main(String[] args) {
Jedis jedis = new Jedis( "127.0.0.1", 6379);
// 记录执行开始时间
long beginTime = System.currentTimeMillis();
for ( int i = 0; i < 100; i++) {
jedis.set( "key" + i, "val" + i);
jedis.del( "key"+i);
}
// 记录执行结束时间
long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println( "执行耗时：" + (endTime - beginTime) + "毫秒");
}
}
执行耗时：17276毫秒
7.避免大量数据同时失效
hz 10，Redis 会随机抽取 20 个值，删除这 20 个键中过期的键，如果过期 key 的比例超过 25% ，重复执行此流程，如下图所示：
8.客户端使用优化
9.限制 Redis 内存大小
maxmemory <bytes> 是被注释掉的，这样就会导致在物理内存不足时，使用 swap 空间既交换空间，而当操心系统将 Redis 所用的内存分页移至 swap 空间时，将会阻塞 Redis 进程，导致 Redis 出现延迟，从而影响 Redis 的整体性能。因此我们需要限制 Redis 的内存大小为一个固定的值，当 Redis 的运行到达此值时会触发内存淘汰策略，
内存淘汰策略在 Redis 4.0 之后有 8 种：
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noeviction：不淘汰任何数据，当内存不足时，新增操作会报错，Redis 默认内存淘汰策略； -
allkeys-lru：淘汰整个键值中最久未使用的键值； -
allkeys-random：随机淘汰任意键值; -
volatile-lru：淘汰所有设置了过期时间的键值中最久未使用的键值； -
volatile-random：随机淘汰设置了过期时间的任意键值； -
volatile-ttl：优先淘汰更早过期的键值。
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volatile-lfu：淘汰所有设置了过期时间的键值中，最少使用的键值； -
allkeys-lfu：淘汰整个键值中最少使用的键值。
10.使用物理机而非虚拟机
./redis-cli --intrinsic-latency 100 命令查看延迟时间，如果对 Redis 的性能有较高要求的话，应尽可能在物理机上直接部署 Redis 服务器。
11.检查数据持久化策略
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RDB（Redis DataBase，快照方式）将某一个时刻的内存数据，以二进制的方式写入磁盘； -
AOF（Append Only File，文件追加方式），记录所有的操作命令，并以文本的形式追加到文件中； -
混合持久化方式，Redis 4.0 之后新增的方式，混合持久化是结合了 RDB 和 AOF 的优点，在写入的时候，先把当前的数据以 RDB 的形式写入文件的开头，再将后续的操作命令以 AOF 的格式存入文件，这样既能保证 Redis 重启时的速度，又能减低数据丢失的风险。
config get aof-use-rdb-preamble 命令，执行结果如下图所示：
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通过命令行开启 -
通过修改 Redis 配置文件开启
① 通过命令行开启
config set aof-use-rdb-preamble yes 执行结果如下图所示：
② 通过修改 Redis 配置文件开启
aof-use-rdb-preamble no 改为
aof-use-rdb-preamble yes 如下图所示：
12.禁用 THP 特性
echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled
echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled。
13.使用分布式架构来增加读写速度
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主从同步 -
哨兵模式 -
Redis Cluster 集群
之前，给大家发过四份Java面试宝典，这次新增了更全面的资料，相信在跳槽前准备准备，基本没大问题。
《java基础：设计模式等》(初中级)
《JVM：整理BAT最新题库》《并发编程》（中高级）
《分布式微服务架构》《架构|软技能》（资深）
《一线互联网公司面试指南》（资深）
分别适用于初中级，中高级，资深级工程师的面试复习。
内容包含java基础、JVM、并发编程、分布式微服务、架构|软技能、算法等等。
学习视频包含 深入运行时数据区、垃圾回收、详解类装载过程及类加载机制、手写Spring-IOC容器、redis入门到高性能缓存组件等等