Redis 作为高性能的内存数据库，其性能优化是系统设计中的关键环节。本文结合 Redis 官方文档及实践经验，从内存管理、延迟优化、CPU 效率、网络配置等多个维度，系统性地阐述 Redis 性能优化的核心技术与最佳实践。
通过以下优化手段，Redis 可在高并发、低延迟场景中发挥极致性能。实际应用中需结合监控数据持续调优，在内存、CPU、网络之间寻找最佳平衡点。

---

一、内存优化：从数据结构到碎片管理

1. 选择高效的数据结构
   Redis 的性能与内存使用效率直接相关。以下为典型优化策略：

   • 字符串 vs Hash：存储多个字段时，使用 HASH（通过 HSET）比多个独立的 String 键更节省内存（利用 ziplist 编码）。
   • HyperLogLog 替代集合：基数统计场景中，HyperLogLog 以 12KB 固定内存实现误差率 0.81% 的统计，远优于传统集合。
   • Streams 处理时序数据：消息队列场景中，Streams 相比 List 或 Pub/Sub 提供更高的吞吐量和持久化能力。

2. 内存回收策略
   配置 maxmemory 限制最大内存，并通过 maxmemory-policy 选择淘汰策略：

   • volatile-lru：淘汰最近最少使用的过期键。