在高并发系统中，为了缓解数据库的查询压力，对某些热点数据和核心业务数据添加缓存层进行访问，高并发系统常使用Redis作为缓存层。在实际应用中，不合理地使用Redis会带来一些性能问题，起不到预期效果。
以下是Redis优化的常用手段。
一、避免big key设计
Redis对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int(整数编码)、raw(优化内存分配的字符串编码)、embstr(动态字符串编码)3种，这是因为Redis的作者想通过不同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，还会带来另外几个问题，具体如下。
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，就会更频繁地触发内存淘汰机制，从而给Redis带来更大的运行负担。
二、使用lazyfree特性
lazy free意为惰性删除或延迟删除，意思是在删除的时候提供异步延时释放键值的功能，把键值释放操作放在单独的B10(Background 10)子线程中处理，以减少删除操作对Redis主线程的阻塞，可以有效地避免删除big key带来的性能和可用性问题。
lazy free有4种设置，含义如下。
lazyfree-lazy-eviction:表示当Redis运行内存超过最大内存限制(通过maxmemory参数设置)时，是否开启lazy free机制将其删除。
lazyfree-lazy-expire:表示当键值过期之后是否开启lazy free机制将其删除。
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:针对从节点进行全量数据同步，从节点在加载主节点的RDB文件前，会运行flushal来清理自己的数据，它表示此时是否开启lazy free机制删除。
三、设置键值的过期时间
应根据实际的业务情况对键值设置合理的过期时间，Redis会帮你自动清除过期的键值对，以节约对内存的占用，避免键值过多堆积以及频繁触发内存淘汰策略。
尽量避免使用复杂度高的命令。
开启slowlog监控耗时命令。
使用Pipeline批量操作数据。
避免大量数据同时过期。
客户端使用连接池，减少非必要调用。
合理设置Redis内存，选择合适的内存淘汰策略，禁用swap。
Redis目前提供了8种内存淘汰策略，其中两种基于LFU算法的聚略是在4.0版本之后增加的。
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-ru: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-ru: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。
在Redis 4.0中新增的两种淘汰策略如下。
volatile-lfu:淘汰所有设置了过期时间的键值中使用最少的键值。volatile-xxx表示从设置了过期键的键值中淘汰数据。
alkeys-fu:淘汰整个键值中使用最少的键值。alkeys-xxx表示从所有的键值中淘汰数据。
