内存维度控制key的长度key的一般都是采用字符串，而字符串的底层数据结构为sds，sds 结构中会包含字符串长度、分配空间大小等元数据信息，当key字符串的长度增加时，sds中的元数据也会占用更多内存空间，为了减少key的占用空间，我们可用根据业务名来使用相应的英文缩写来表示。例如user用u表示，message 用m来表示。
避免存储bigkey我们既要注意key的长度，同时也需要关注value的大小，redis是使用单线程读写数据，bigkey 的读写操作会阻塞线程，降低redis的处理效率。
如何查询bigkey我们可以通过--bigkey的命令来查看redis中所占用的bigkey的信息，具体的命令如下：
redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379 -a 'xxx' --bigkeys
从上述图所示，我们可以查看到redis中的key占用了32098个bytes，需要进行相关优化的。
建议：
如果key为string类型，建议value的存放值的大小为10kb左右。
如果key为list/hash/set/zset类型，建议存放元素的的数量控制在1万以下。
选择合适的数据类型redis针对所存储的数据类型进行了优化，同时也对内存进行了相应的优化。关乎数据结果的相关知识，可以参考之前的文章。
例如：string和set在存储int数据时，会采用整数编码存储。hash、zset在元素数量比较少时，会采用压缩列表（ziplist）存储，在存储比较多的数据时，才会转换为哈希表和跳表。
采用高效的序列化和压缩方法redis中的字符串都是使用二进制安全的字节数组来保存的，所以我们可以把业务的序列化成二进制写入redis，但是采用不同的序列化，所占用的空间大少不一样。protostuff的序列化比java内置的序列化更有效率，且占用的空间更少。为了减少空间占用，我们可以对json和xml数据格式进行压缩存储，可选的压缩算法包括gzip和snappy。
设置redis最大内存和淘汰策略我们根据业务的数据量提前预估内存大小，从而避免redis的内存持续膨胀，导致占用过多资源。
关于如何设置淘汰策略，需要集合实际的业务特性来选择：
volatile-lru / allkeys-lru：优先保留最近访问过的数据
volatile-lfu / allkeys-lfu：优先保留访问次数最频繁的数据
volatile-ttl ：优先淘汰即将过期的数据
volatile-random / allkeys-random：随机淘汰数据
控制redis实例的大小redis单实例的内存大小建议设置在2~6gb之间。由于rdb快照和主从集群数据同步都能快速完成，不会阻塞正常请求的处理。
定时清除内存碎片频繁的新增修改会导致内存碎片的增多，因此需要及时清理内存碎片。
redis提供了info memory命令可以查看内存使用信息，具体如下：
说明：
used_memory_rss是操作系统实际分配给 redis的物理内存空间。
used_memory 是 redis 为了保存数据实际申请使用的空间。
mem_fragmentation_ratio=used_memory_rss/ used_memory
mem_fragmentation_ratio 大于1但小于1.5。这种情况是合理的。
如果mem_fragmentation_ratio大于1.5，意味着内存碎片率已经达到50%以上。在这种情况下，通常需要采取一些措施来减少内存碎片率。具体的内存清理措施，将在后续的文章中进行讲解。
性能维度禁止使用keys、flushall、flushdb命令keys 按照key内容进行匹配，返回符合匹配条件的键值对，该命令需要对redis的全局哈希表进行全表扫描，严重阻塞 redis主线程。
flushall 删除redis实例上的所有数据，如果数据量很大，会严重阻塞redis主线程。
flushdb，删除当前数据库中的数据，如果数据量很大，会阻塞redis主线程。
优化建议我们需要在线上要禁用这些命令。具体的做法是，管理员采用rename-command命令在配置文件中对这些命令进行重命名，让客户端无法使用这些命令。
慎用全量操作的命令对于集合类型的来说，在未清楚集合数据大小的情况下，慎用查询集合中的全量数据，例如hash的hetall、set的smembers命令、lrange key 0 -1 或者zrange key 0 -1等命令，因为这些命令会对hash或者set类型的底层数据进行全量扫描，当集合数据量比较大时，会阻塞redis的主线程。
优化建议：
当元素数据量较多时，可以用sscan、hscan 命令分批返回集合中的数据，减少对主线程的阻塞。
慎用复杂度过高命令redis执行复杂度过高的命令，会消耗更多的 cpu 资源，导致主线程中的其它请求只能等待。常见的复杂命令如下：sort、sinter、sinterstore、zunionstore、zinterstore 等聚合类命令。
优化建议：
当需要执行排序、交集、并集操作时，可以在客户端完成，避免让redis进行过多计算，从而影响redis性能。
设置合适的过期时间redis通常用于保存热数据。热数据一般都有使用的时效性。因此，在数据存储的过程中，应根据业务对数据的使用时间合理地设置数据的过期时间。否则写入redis的数据会一直占用内存，如果数据持续增增长，会达到机器的内存上限，造成内存溢出，导致服务崩溃。
采用批量命令代替个命令当我们需要一次性操作多个key时，可以使用批量命令来处理，批量命令可以减少客户端与服务端的来回网络io次数。
string或者hash类型可以使用 mget/mset替代 get/set，hmget/hmset替代hget/hset
其它数据类型使用pipeline命令，一次性打包发送多个命令到服务端执行。
pipeline具体使用：redistemplate.executepipelined(new rediscallback<string>() { @override public string doinredis(redisconnection connection) throws dataaccessexception { for (int i = 0; i < 5; i++) { connection.set(("test:" + i).getbytes(), "test".getbytes()); } return null; } });
高可用维度按照业务部署不同的实例不同的业务线来部署 redis 实例，这样当其中一个实例发生故障时，不会影响到其它业务。
避免单点问题业务上根据实际情况采用主从、哨兵、集群方案，避免单点故障，影响业务的正常使用。
合理的设置相关参数针对主从环境，我们需要合理设置相关参数，具体内容如下：
合理的设置repl-backlog参数：如果repl-backlog设置过小，当写流量比较大的场景下，主从复制中断可能会引发全量复制数据的风险。
合理设置slave client-output-buffer-limit：当从库复制发生问题时，过小的 buffer会导致从库缓冲区溢出，从而导致复制中断。
以上就是redis优化实例分析的详细内容。