1. 选择合适的内存管理策略：Redis提供了6种内存淘汰策略（volatile-lru、allkeys-lru、volatile-lfu、allkeys-lfu、volatile-random、allkeys-random、noeviction），根据业务场景选择合适的策略。例如，对于写多读少的场景，可以使用allkeys-lru策略来淘汰最近最少使用的键值。

2. 优化数据结构：使用Hash、List、Set等复杂数据结构代替String，能显著减少内存占用和提高查询效率。例如，将用户属性存储为Hash结构，而不是多个String键。

CSDN博客

Redis缓存穿透：指查询一个不存在的数据，大量的空请求打到数据库上，造成数据库压力。解决方案：1）对空值也进行缓存，设置短TTL；2）使用布隆过滤器，提前判断key是否存在；3）接口层做参数校验。

掘金文章

缓存雪崩：大量缓存同时失效，导致请求全部打到数据库。解决方案：1）设置不同的TTL，避免同时失效；2）使用二级缓存；3）加互斥锁，单机用Mutex，分布式用Redis分布式锁；4）降级策略。

阿里云开发者社区

Redis慢查询优化：通过slowlog get 10查看慢查询命令，然后分析优化。常见慢命令：keys *（避免使用）、smembers（数据量大时慢）、hgetall（用hmget代替）。

Pipeline批量操作：一次性发送多条命令，减少网络RTT。例如Java客户端：pipeline = jedis.pipelined(); pipeline.set("key", "value"); pipeline.sync();

博客园

连接池优化：设置合理的maxTotal、maxIdle、minIdle，避免频繁创建销毁连接。配置示例：JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig(); config.setMaxTotal(200); config.setMaxIdle(50);

知乎专栏

持久化策略：对于读多写少场景，使用AOF + RDB结合；写多场景只用AOF（everysec策略）。避免主从复制时从库fork阻塞。

分片集群：使用Redis Cluster或Codis/Twemproxy，实现水平扩展。单机QPS可达10w+，集群可达百万级。

腾讯云社区

热点key问题：单个key访问过于频繁导致单节点压力过大。解决方案：1）本地热点缓存；2）key分散：key拆分成多个；3）使用Proxy层做请求分散。

华为云开发者

FAQ:
Q: Redis缓存穿透怎么解决？
A: 缓存空值、使用布隆过滤器、接口参数校验。
Q: 缓存雪崩的预防措施？
A: 随机TTL、二级缓存、互斥锁、限流降级。
Q: 如何监控Redis性能？
A: 使用info command、slowlog、latency命令，结合Prometheus+Grafana监控。
Q: 大key怎么处理？
A: 使用scan代替keys，redis-cli --bigkeys检查，拆分大key。