[TOC] > [參考](https://mp.weixin.qq.com/s/JVTtowoqsIixiaK8WL7wgQ?utm_source=tuicool&utm_medium=referral) ## 概述 1. 縮短鍵值對的存儲長度； 2. 使用 lazy free（延遲刪除）特性； 3. 設置鍵值的過期時間； 4. 禁用長耗時的查詢命令； 5. 使用 slowlog 優化耗時命令； 6. 使用 Pipeline 批量操作數據； 7. 避免大量數據同時失效； 8. 客戶端使用優化； 9. 限制 Redis 內存大小； 10. 使用物理機而非虛擬機安裝 Redis 服務； 11. 檢查數據持久化策略； 12. 禁用 THP 特性； ### lazy free lazy free 特性是 Redis 4.0 新增的一個非常使用的功能，它可以理解為惰性刪除或延遲刪除,在刪除的時候提供異步延時釋放鍵值的功能 ``` lazyfree-lazy-eviction no lazyfree-lazy-expire no lazyfree-lazy-server-del no slave-lazy-flush no ``` * lazyfree-lazy-eviction：表示當 Redis 運行內存超過 maxmeory 時，是否開啟 lazy free 機制刪除； * lazyfree-lazy-expire：表示設置了過期時間的鍵值，當過期之后是否開啟 lazy free 機制刪除； * lazyfree-lazy-server-del：有些指令在處理已存在的鍵時，會帶有一個隱式的 del 鍵的操作，比如 rename 命令，當目標鍵已存在，Redis 會先刪除目標鍵，如果這些目標鍵是一個 big key，就會造成阻塞刪除的問題，此配置表示在這種場景中是否開啟 lazy free 機制刪除； * slave-lazy-flush：針對 slave(從節點) 進行全量數據同步，slave 在加載 master 的 RDB 文件前，會運行 flushall 來清理自己的數據，它表示此時是否開啟 lazy free 機制刪除。 建議開啟 1,2,3 的配置 ### 禁用長耗時的查詢命令 * 決定禁止使用 keys 命令； * 避免一次查詢所有的成員，要使用 scan 命令進行分批的，游標式的遍歷； * 通過機制嚴格控制 Hash、Set、Sorted Set 等結構的數據大小； * 將排序、并集、交集等操作放在客戶端執行，以減少 Redis 服務器運行壓力； * 刪除 (del) 一個大數據的時候，可能會需要很長時間，所以建議用異步刪除的方式 unlink，它會啟動一個新的線程來刪除目標數據，而不阻塞 Redis 的主線程。 ### 使用 slowlog 優化耗時命令 在`redis.conf`中 * `slowlog-log-slower-than`?：用于設置慢查詢的評定時間，也就是說超過此配置項的命令，將會被當成慢操作記錄在慢查詢日志中，它執行單位是微秒 (1 秒等于 1000000 微秒)； * `slowlog-max-len`?：用來配置慢查詢日志的最大記錄數。 通過 `slowlog get n` 獲取慢查詢日志的條數 ### 限制 Redis 內存大小 在 64 位操作系統中 Redis 的內存大小是沒有限制的，也就是配置項?`maxmemory <bytes>`?是被注釋掉的，這樣就會導致在物理內存不足時，使用 swap 空間既交換空間，而當操心系統將 Redis 所用的內存分頁移至 swap 空間時，將會阻塞 Redis 進程 ### 檢查數據持久化策略 在 Redis 4.0 之后，Redis 有 3 種持久化的方式： * RDB（Redis DataBase，快照方式）將某一個時刻的內存數據，以二進制的方式寫入磁盤； * AOF（Append Only File，文件追加方式），記錄所有的操作命令，并以文本的形式追加到文件中； * 混合持久化方式，Redis 4.0 之后新增的方式，混合持久化是結合了 RDB 和 AOF 的優點，在寫入的時候，先把當前的數據以 RDB 的形式寫入文件的開頭，再將后續的操作命令以 AOF 的格式存入文件，這樣既能保證 Redis 重啟時的速度，又能減低數據丟失的風險。 建議開啟混合模式 查詢是否開啟混合持久化可以使用?`config get aof-use-rdb-preamble`?命令 開啟 1. 命令行開啟 `config set aof-use-rdb-preamble yes` 2. 通過修改 Redis 配置文件開啟 `aof-use-rdb-preamble no -> aof-use-rdb-preamble yes` ### 使用分布式架構來增加讀寫速度 * 主從同步 * 哨兵模式 * Redis Cluster 集群 推薦 使用 `Redis Cluster 集群`