Redis作为高性能的内存数据库，在现代应用中广泛用于缓存，以提升系统性能。核心优化方法包括：1. 选择合适的数据结构，如String、Hash、List等，根据场景使用；2. 设置合理的过期时间（EXPIRE）和内存淘汰策略（maxmemory-policy allkeys-lru）；3. 启用持久化机制如AOF或RDB结合使用；4. 使用连接池管理客户端连接，避免频繁创建；5. 实现缓存预热和热点数据缓存；6. 监控Redis内存使用、QPS和命中率，及时调整配置。这些方法能让数据流动更高效，显著降低数据库压力，提高响应速度。

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在高并发场景下，Redis缓存穿透是个常见问题，指查询数据在缓存和数据库中都不存在，导致大量请求直接打到数据库。解决方案：1. 对空结果也进行缓存，设置短TTL；2. 使用布隆过滤器预判数据是否存在；3. 接口层做校验，非法请求直接返回。

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缓存雪崩是指大量缓存key在同一时刻失效，导致请求全部打到数据库。预防措施：1. 设置不同的过期时间，避免同时失效；2. 采用二级缓存或热点数据不设置过期；3. 限流降级，数据库读压力过大时直接拒绝。

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Redis主从复制和哨兵模式是保障高可用性的关键。主从配置简单：slaveof主库IP端口。从库只读，主库写，主从异步复制。哨兵监控主从，自动故障转移。集群模式分片存储，支持海量数据。

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优化Redis内存使用：1. 选择合适的数据类型，Hash比多个String节省空间；2. 控制key长度，避免冗长key；3. 使用pipeline批量操作，减少网络RTT；4. 开启压缩如LZ4减少内存占用。

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缓存预热：在应用启动时，将热点数据提前加载到Redis，避免冷启动时大量请求打到DB。实现方式：定时任务或启动脚本执行mget批量获取并set。

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热点key问题：单个key被高频访问导致单节点压力过大。解决方案：1. 数据分散到多个key；2. 使用本地缓存如Guava结合Redis双层缓存；3. 集群模式下热点key自动均衡。

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监控Redis性能：使用INFO命令查看内存、命中率、QPS；Redis exporter + Prometheus + Grafana可视化监控；慢查询开启slowlog，及时发现问题。

Q: Redis缓存穿透怎么解决？
A: 对空值缓存、布隆过滤器、接口校验。
Q: 缓存雪崩如何避免？
A: 随机过期时间、二级缓存、限流。
Q: Redis内存不足怎么办？
A: 设置maxmemory和淘汰策略、优化数据结构。
Q: 怎么实现缓存预热？
A: 应用启动时批量加载热点数据。