内存优化
使用短Key和短Value： 减少Key和Value的长度可以节省内存，并减少网络传输开销。
合理设置过期时间： 为不再需要的数据设置过期时间（TTL），让Redis自动清理，避免内存无限增长。
使用Redis Objects的编码优化： Redis内部对一些数据结构（如Hash、List、Set、ZSet）在特定条件下会采用更紧凑的编码方式（如ziplist、intset）。了解并利用这些特性可以节省内存。
内存碎片整理： 随着数据的增删改查，Redis可能产生内存碎片。可以通过重启Redis或使用MEMORY PURGE命令（Redis 4.0+）进行碎片整理。
maxmemory策略： 配置maxmemory参数限制Redis最大内存使用量，并设置maxmemory-policy（如noeviction、allkeys-lru、volatile-lru等）来决定当内存达到上限时的淘汰策略。
3.3 持久化优化
RDB与AOF的选择与平衡：
RDB适合数据备份和灾难恢复，但在故障时 秘鲁电话号码库 可能丢失少量数据。
AOF提供了更好的数据安全性，但文件可能较大，恢复时间较长。
在生产环境中，通常建议同时开启RDB和AOF，或根据业务对数据丢失的容忍度进行选择。
AOF重写： 定期进行AOF重写（BGREWRITEAOF），可以压缩AOF文件，减少磁盘占用和恢复时间。
快照频率： RDB的快照频率不宜过高，否则会增加CPU和IO开销。
3.4 网络与客户端优化
批量操作： 使用MGET、MSET、HMGET等批量操作命令，减少网络往返次数（RTT），提高效率。
Pipeline（管道）： 客户端可以将多个命令打包一次性发送给Redis，Redis执行完毕后一次性返回所有结果。这显著减少了网络延迟。
Lua脚本： 将多个复杂操作封装成Lua脚本在服务器端执行，减少客户端与服务器之间的交互。
连接池： 客户端使用连接池，
3.5 高可用与可扩展性优化
主从复制： 读写分离，主库负责写操作，从库负责读操作，分担主库压力。
哨兵模式： 实现高可用，当主库宕机时，哨兵会自动选举新的主库，并通知客户端进行切换。
集群模式： 实现数据分片和水平扩展，将数据分散到多个节点上，每个节点只存储部分数据，理论上可以无限扩展。
3.6 监控与报警
定期监控Redis性能指标： 包括CPU利用率、内存使用量、连接数、QPS、命中率、慢查询等。
设置报警阈值： 当关键指标超过阈值时及时发出报警，以便快速响应和处理问题。
使用Redis自带的INFO命令或第三方监控工具。