应对Redis访问量飙升的核心策略：1. 使用连接池管理连接，避免频繁建立连接；2. 开启持久化并合理配置AOF和RDB；3. 部署Redis Cluster实现水平扩展；4. 优化数据结构，选择合适的数据类型如Hash代替String；5. 设置合理的过期时间和内存淘汰策略；6. 使用Pipeline批量操作减少网络往返；7. 监控慢查询并优化热点key访问。

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当Redis访问量飙升时，首先要检查是否是热点key导致的，可以通过redis-cli的--hotkeys参数找出热点key，然后针对性优化，比如将热点key拆分成多个key，或者使用本地缓存分担压力。其次，增加Redis实例，通过读写分离，主库写，从库读，支持高并发。

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优化Redis性能的关键是减少网络IO，使用Pipeline打包多个命令一次发送，极大提升吞吐量。另外，关闭keys * 等慢命令，使用scan代替。配置maxmemory-policy allkeys-lru，确保内存使用率在70%以下，避免频繁淘汰。

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高并发下，Redis单机QPS可达10w+，但要支持更高，需要Sentinel高可用+Cluster分片。参数调优：tcp-keepalive on，timeout 0，tcp-nodelay yes。数据压缩：使用ziplist节省内存，选择小数据类型如ziplist-enabled的list/hash。

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访问量飙升应对：1. 限流，使用令牌桶或漏桶算法在应用层控制QPS；2. 降级，非核心数据用本地缓存或数据库；3. 预热热点数据到多级缓存；4. 异步化写操作，使用MQ解耦。

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性能优化代码示例：使用Lettuce或Jedis连接池：
PoolConfig poolConfig = new PoolConfig();
poolConfig.setMaxTotal(1000);
poolConfig.setMaxIdle(200);
poolConfig.setMinIdle(50);
JedisPool jedisPool = new JedisPool(poolConfig, "127.0.0.1", 6379);

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Redis.conf优化：save 900 1 改为更激进持久化；appendfsync everysec；no-appendfsync-on-rewrite yes。主从复制时，配置repl-diskless-sync yes减少磁盘IO。监控工具：redis-exporter + Prometheus + Grafana。

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高并发场景下，避免大key，使用hash分片存储大对象。Pipeline示例：
Pipeline p = jedis.pipelined();
for(int i=0;i<100;i++){
p.set("key"+i, "value"+i);
}
p.sync();

FAQ
Q: Redis单机能支持多少QPS？
A: 单机CPU单核可达10w+ QPS，多核更高，但受网络和内存限制。
Q: 热点key怎么处理？
A: 拆分key、二级缓存、读写分离或本地缓存。
Q: 内存不足时怎么做？
A: 设置maxmemory和淘汰策略，监控内存使用，水平扩展。
Q: Pipeline和Lua脚本哪个更好？
A: Pipeline适合批量读写，Lua适合原子多命令操作。