在上一篇文章：Redis为什么变慢了？常见延迟问题定位与分析，主要分析了Redis常见的导致变慢的场景以及问题定位和分析，主要是由业务使用不合理和运维不当导致的。
我们在了解了导致Redis变慢的原因之后，针对性地优化，就可以让Redis稳定发挥出更高性能。
这篇文章我们就来总结一下，在使用Redis时的最佳实践方式，主要包含两个层面：业务层面、运维层面。
由于我之前写过很多UGC后端服务，在大量场景下用到了Redis，这个过程中也踩过很多坑，所以在使用过程中也总结了一套合理的使用方法。
后来做基础架构，开发Codis、Redis相关的中间件，在这个阶段关注领域从使用层面下沉到Redis的开发和运维，更多聚焦在Redis的内部实现和运维过程中产生的各种问题，在这块也积累了一些经验。
下面就针对这两块，分享一下我认为比较合理的Redis使用和运维方法，不一定最全面，也可能与你使用Redis的方法不同，但以下这些方法都是我在踩坑之后总结的实际经验，供你参考。
业务层面
业务层面主要是开发人员需要关注，也就是开发人员在写业务代码时，如何合理地使用Redis。开发人员需要对Redis有基本的了解，才能在合适的业务场景使用Redis，从而避免业务层面导致的延迟问题。
在开发过程中，业务层面的优化建议如下：
- key的长度尽量要短，在数据量非常大时，过长的key名会占用更多的内存
- 一定避免存储过大的bigkey，bigkey在分配内存和释放内存时耗时严重，会阻塞主线程
- Redis 4.0以上建议开启
lazy-free机制，释放bigkey时异步操作，不阻塞主线程 - 建议设置过期时间，把Redis当做缓存使用，尤其在数量很大的时，不设置过期时间会导致内存的无限增长
- 不使用复杂度过高的命令，例如
SORT、SINTER、SINTERSTORE、ZUNIONSTORE、ZINTERSTORE，使用这些命令耗时较久，会阻塞主线程 - 查询数据时，一次尽量获取较少的数据，在不确定容器元素个数的情况下，避免使用
LRANGE key 0 -1，ZRANGE key 0 -1这类操作，应该设置具体查询的元素个数，推荐一次查询100个以下元素 - 写入数据时，一次尽量写入较少的数据，例如
HSET key value1 value2 value3...，控制一次写入元素的数量，推荐在100以下，大数据量分多个批次写入 - 批量操作数据时，用
MGET/MSET替换GET/SET、HMGET/MHSET替换HGET/HSET，减少请求来回的网络IO次数，降低延迟，对于没有批量操作的命令，推荐使用pipeline，一次性发送多个命令到服务端 - 禁止使用
KEYS命令，需要扫描实例时，建议使用SCAN，线上操作一定要控制扫描的频率，避免对Redis产生性能抖动 - 避免某个时间点集中过期大量的key，集中过期时推荐增加一个随机时间，把过期时间打散，降低集中过期key时Redis的压力，避免阻塞主线程
- 根据业务场景，选择合适的淘汰策略，通常随机过期要比LRU过期淘汰数据更快
- 使用连接池访问Redis，并配置合理的连接池参数，避免短连接，TCP三次握手和四次挥手的耗时也很高
- 只使用
db0，不推荐使用多个db，使用多个db会增加Redis的负担，每次访问不同的db都需要执行SELECT命令，如果业务线不同，建议拆分多个实例，还能提高单个实例的性能 - 读的请求量很大时，推荐使用读写分离，前提是可以容忍从节数据更新不及时的问题
- 写请求量很大时，推荐使用集群，部署多个实例分摊写压力
运维层面
运维层面主要是DBA需要关注的，目的是合理规划Redis的部署和保障Redis的稳定运行，主要优化如下：
- 不同业务线部署不同的实例，各自独立，避免混用，推荐不同业务线使用不同的机器，根据业务重要程度划分不同的分组来部署，避免某一个业务线出现问题影响其他业务线
- 保证机器有足够的CPU、内存、带宽、磁盘资源，防止负载过高影响Redis性能
- 以master-slave集群方式部署实例，并分布在不同机器上，避免单点，slave必须设置为
readonly - master和slave节点所在机器，各自独立，不要交叉部署实例，通常备份工作会在slave上做，做备份时会消耗机器资源，交叉部署会影响到master的性能
- 推荐部署哨兵节点增加可用性，节点数量至少3个，并分布在不同机器上，实现故障自动故障转移
- 提前做好容量规划，一台机器部署实例的内存上限，最好是机器内存的一半，主从全量同步时会占用最多额外一倍的内存空间，防止网络大面积故障引发所有master-slave的全量同步导致机器内存被吃光
- 做好机器的CPU、内存、带宽、磁盘监控，在资源不足时及时报警处理，Redis使用Swap后性能急剧下降，网络带宽负载过高访问延迟明显增大，磁盘IO过高时开启AOF会拖慢Redis的性能
- 设置最大连接数上限，防止过多的客户端连接导致服务负载过高
- 单个实例的使用内存建议控制在10G以下，过大的实例会导致备份时间久、资源消耗多，主从全量同步数据时间阻塞时间更长
- 设置合理的
slowlog阈值，推荐10毫秒，并对其进行监控，产生过多的慢日志需要及时报警 - 设置合理的复制缓冲区
repl-backlog大小，适当调大repl-backlog可以降低主从全量复制的概率 - 设置合理的slave节点
client-output-buffer-limit大小，对于写入量很大的实例，适当调大可以避免主从复制中断问题 - 备份时推荐在slave节点上做，不影响master性能
- 不开启AOF或开启AOF配置为每秒刷盘，避免磁盘IO消耗降低Redis性能
- 当实例设置了内存上限，需要调大内存上限时，先调整slave再调整master，否则会导致主从节点数据不一致
- 对Redis增加监控，监控采集
info信息时，使用长连接，频繁的短连接也会影响Redis性能 - 线上扫描整个实例数时，记得设置休眠时间，避免扫描时QPS突增对Redis产生性能抖动
- 做好Redis的运行时监控，尤其是
expired_keys、evicted_keys、latest_fork_usec指标，短时间内这些指标值突增可能会阻塞整个实例，引发性能问题
总结
以上就是我在使用Redis和开发Redis相关中间件时，总结出来Redis推荐的实践方法，以上提出的这些方面，都或多或少在实际使用中遇到过。
如果对上面的建议产生疑问，可以我之前写的这篇文章：Redis为什么变慢了？常见延迟问题定位与分析，里面详细描述了产生问题的原因。
可见，要想稳定发挥Redis的高性能，需要在各个方面做好工作，但凡某一个方面出现问题，必然会影响到Redis的性能，这对我们使用和运维提出了更高的要求。
如果你在使用Redis过程中，遇到更多的问题或者有更好的使用经验，可以留言一起探讨！
