大厂Redis 性能优化的 13 条军规！收好了 _Redis

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：

文章插图

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 nolazyfree-lazy-expire nolazyfree-lazy-server-del noslave-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：