内存分配策略
- 合理设置内存上限：通过
maxmemory配置参数设定Redis实例可用的最大内存，防止因内存使用过多导致系统OOM（Out Of Memory）。例如，根据服务器实际内存情况设置maxmemory 10gb。
- 采用合适的内存淘汰策略：若内存使用达到上限，选择合适的淘汰策略。对于频繁插入和获取数据场景，
volatile - lru（从设置了过期时间的键中，淘汰最近最少使用的键）或allkeys - lru（从所有键中，淘汰最近最少使用的键）可能较为合适。可以通过maxmemory - policy volatile - lru进行设置。
- 优化数据结构：避免在列表中存储过大的元素，尽量保持元素精简。如果列表元素本身是复杂对象，考虑将其部分数据拆分存储，只在列表中存储关键标识，在需要时通过标识从其他存储（如Redis的哈希结构）获取完整数据。
数据持久化方式
- 选择合适的持久化策略：
- RDB：如果对数据恢复时间要求不高，允许一定时间内的数据丢失，可以优先考虑RDB（Redis Database）持久化。它通过快照方式将数据定期保存到磁盘，在高并发写入时对性能影响较小。可以通过配置文件设置
save 900 1（表示900秒内如果至少有1个键被修改，则进行快照）。
- AOF：如果对数据完整性要求极高，不容许数据丢失，AOF（Append - Only - File）更合适。但由于AOF是追加写日志方式，在高并发下可能会因频繁写磁盘导致性能问题。可以通过设置
appendfsync everysec（每秒执行一次fsync操作将缓冲区数据写入磁盘），在保证数据安全性的同时尽量减少性能影响。
- 重写优化：对于AOF持久化，定期执行AOF重写操作。AOF重写会创建一个新的AOF文件，它包含了恢复当前数据集所需的最小写命令集合，从而减少文件体积，提高加载和写入性能。可以通过
bgrewriteaof命令手动触发，或者配置auto - aof - rewrite - min - size（例如设置为64mb）和auto - aof - rewrite - percentage（例如设置为100，即当前AOF文件大小超过上次重写后文件大小的100%时触发重写）自动触发。
网络通信优化
- 优化网络配置：
- 调整TCP参数：例如增大
tcp - keepalive时间间隔，减少不必要的TCP连接检测开销。在Linux系统中，可以通过修改/etc/sysctl.conf文件中的net.ipv4.tcp_keepalive_time参数（如设置为7200秒），然后执行sysctl - p使配置生效。
- 优化网络带宽：确保服务器网络带宽足够，避免因带宽瓶颈导致数据传输延迟。可以通过升级网络设备、增加网络带宽等方式实现。
- 连接池管理：在客户端使用连接池来管理与Redis的连接，避免在高并发下频繁创建和销毁连接带来的开销。例如，在Java中可以使用Jedis连接池，代码示例如下：
JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
config.setMaxTotal(100);
config.setMaxIdle(10);
JedisPool jedisPool = new JedisPool(config, "localhost", 6379);
try (Jedis jedis = jedisPool.getResource()) {
// 执行Redis操作
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
- 使用管道（Pipeline）：将多个Redis命令打包发送，减少网络往返次数。例如，在Python中使用redis - py库：
import redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)
pipe = r.pipeline()
pipe.lpush('mylist', 'element1')
pipe.lpush('mylist', 'element2')
pipe.rpop('mylist')
results = pipe.execute()
- 考虑集群部署：如果单个Redis实例无法满足高并发需求，可以采用Redis集群（Cluster）部署。Redis Cluster通过数据分片将数据分布在多个节点上，提高读写性能和可用性。例如，使用Redis Cluster的3主3从架构，将列表数据根据哈希槽分配到不同节点，减轻单个节点的负载。
