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在高并发、高性能、高可用系统中，Redis 的优化至关重要。以下是一些在面试中可以详细说明的 Redis 优化策略，以及具体的实践经验和技术亮点：

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1. 数据模型与结构设计优化

• 使用合适的数据结构 ：根据业务需求选择合适的 Redis 数据结构（如 String、Hash、List、Set 和 Sorted Set），避免盲目使用复杂结构（如 ZSet），因为其性能消耗更大。
• 减少键值长度 ：通过缩短 key 和 value 的长度节省内存，例如使用 user:1001 替代冗长的命名。
• 基于业务需求分片存储 ：将大 Hash 拆分为多个小 Hash，避免单个数据节点出现内存瓶颈。

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2. 缓存层设计优化

• 热数据分离 ：将访问频率高的热数据与冷数据分离，热数据放入 Redis，冷数据可能放入低成本存储中。
• 合适的过期策略 ：
  • 设置合理的过期时间，避免内存被无效数据占用。
  • 使用不同的过期时间以避免缓存雪崩。
• 缓存穿透防护 ：
  • 对于不存在的键设置一个空值，避免频繁穿透数据库。
  • 使用布隆过滤器在 Redis 前过滤非法请求。
• 缓存击穿优化 ：
  • 使用互斥锁（分布式锁）或预热机制避免热点数据缓存失效导致的击穿。
• 缓存雪崩优化 ：
  • 为缓存设置过期时间时，使用随机值避免同一时刻大面积缓存失效。

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3. 性能优化

• 单线程优化 ：
  • Redis 本身是单线程的，避免使用耗时的命令（如 KEYS、SCAN）或大数据操作。
• 分区与分片 ：
  • 使用 Redis Cluster 或分片策略（如 Codis、Twemproxy）来分担流量，提升集群吞吐量。
• 批量操作 ：
  • 使用管道（Pipeline）批量处理 Redis 请求，减少网络开销。
• 合理使用 Lua 脚本 ：
  • 将复杂逻辑通过 Lua 脚本在服务端执行，避免多次往返。

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4. 持久化优化

• RDB/AOF 配置优化 ：
  • 根据业务需求合理配置持久化策略，避免频繁的磁盘写入导致性能下降。
  • 使用混合持久化（Hybrid Persistence）提升持久化效率。
• 持久化文件的存储优化 ：
  • 将持久化文件存储在性能较高的 SSD 上。
  • 合理配置 save 参数和 AOF 重写阈值。

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5. 高可用设计

• 主从复制优化 ：
  • 使用异步复制避免因主节点压力过大导致的性能下降。
  • 配置合适的 repl-backlog-size，防止从节点因网络中断导致全量同步。
• 哨兵机制优化 ：
  • 配置合理的 down-after-milliseconds 和 failover-timeout，保证高效的主从切换。
• 多数据中心同步 ：
  • 使用主从链路或双活模式进行跨机房数据同步，提升容灾能力。

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6. 监控与告警

• 监控关键指标 ：
  • QPS（查询每秒请求数）、内存使用情况、延迟、Key 命中率。
  • 使用工具如 Prometheus + Grafana 实现可视化监控。
• 日志分析与优化 ：
  • 分析慢日志，通过优化命令减少 Redis 慢查询。

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示例实践：实际项目中的 Redis 优化

在之前负责的高并发电商系统中：

1. 通过引入布隆过滤器，拦截了 80% 的无效请求，降低了后端数据库的压力。
2. 利用 Pipeline 优化订单状态批量写入，性能提升约 3 倍。
3. 对热点商品详情缓存实现分布式锁保护，避免缓存击穿，系统高峰时稳定运行。