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。
本文我们将使用以下手段，来提升 Redis 的运行速度：
- 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
键值对的长度是和性能成反比的，比如我们来做一组写入数据的性能测试，执行结果如下：
从以上数据可以看出，在 key 不变的情况下，value 值越大操作效率越慢，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（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），这是因为 Redis 的作者是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，而越是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：
- 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。
因此在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。
2.使用 lazy free 特性
lazy free 特性是 Redis 4.0 新增的一个非常使用的功能，它可以理解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 BIO(Background I/O) 单独的子线程处理中，以减少删除删除对 Redis 主线程的阻塞，可以有效地避免删除 big key 时带来的性能和可用性问题。
lazy free 对应了 4 种场景，默认都是关闭的：
lazyfree-lazy-eviction no lazyfree-lazy-expire no lazyfree-lazy-server-del no slave-lazy-flush no
它们代表的含义如下：
- 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。
建议开启其中的 lazyfree-lazy-eviction、lazyfree-lazy-expire、lazyfree-lazy-server-del 等配置，这样就可以有效的提高主线程的执行效率。
3.设置键值的过期时间
我们应该根据实际的业务情况，对键值设置合理的过期时间，这样 Redis 会帮你自动清除过期的键值对，以节约对内存的占用，以避免键值过多的堆积，频繁的触发内存淘汰策略。
4.禁用长耗时的查询命令
Redis 绝大多数读写命令的时间复杂度都在 O(1) 到 O(N) 之间，在官方文档对每命令都有时间复杂度说明，地址：https://redis.io/commands，如下图所示：
其中 O(1) 表示可以安全使用的，而 O(N) 就应该当心了，N 表示不确定，数据越大查询的速度可能会越慢。因为 Redis 只用一个线程来做数据查询，如果这些指令耗时很长，就会阻塞 Redis，造成大量延时。
要避免 O(N) 命令对 Redis 造成的影响，可以从以下几个方面入手改造：
- 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
我们可以使用 slowlog 功能找出最耗时的 Redis 命令进行相关的优化，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。
我们可以根据实际的业务情况进行相应的配置，其中慢日志是按照插入的顺序倒序存入慢查询日志中，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的优化。
6.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。
我们使用 Java 代码来测试一下 Pipeline 和普通操作的性能对比，Pipeline 的测试代码如下：
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"); } }
以上程序执行结果为：
执行耗时：297毫秒
普通的操作代码如下：
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"); } }
以上程序执行结果为：
执行耗时：17276毫秒
从以上的结果可以看出，管道的执行时间是 297 毫秒，而普通命令执行时间是 17276 毫秒，管道技术要比普通的执行大约快了 58 倍。
