1. 使用连接池：避免频繁创建和销毁连接，使用连接池管理连接，提高连接复用率。
2. 批量操作：使用pipeline或mget/mset等批量命令，减少网络往返次数。
3. 选择合适的数据结构：String适合计数，Hash适合对象存储，List适合队列。
4. 内存优化：设置maxmemory并使用allkeys-lru策略，定期清理过期key。
5. 持久化调优：AOF比RDB更适合高并发，调整fsync策略为everysec。
6. 主从复制+哨兵：分担读负载，主节点写，从节点读。
7. 慢查询监控：开启slowlog，分析并优化慢命令。

CSDN博客

在高并发场景下，Redis响应延迟的主要原因是网络RTT和命令执行时间。使用Pipeline可以将多个命令打包发送，一次RTT完成批量操作，大幅降低延迟。例如：pipeline = redis.pipeline(); pipeline.set('key1', 'value1'); pipeline.set('key2', 'value2'); pipeline.execute();

知乎专栏

内存瓶颈解决：启用内存限制 maxmemory 500mb，然后配置 eviction 策略 volatile-lru，这样当内存不足时优先淘汰最近最少使用的带TTL的key。定期使用redis-cli --bigkeys 检查大key并拆分。

博客园文章

高并发下，避免单线程阻塞，使用异步客户端如Jedis的pipeline或Lettuce的异步模式。开启Redis的protected-mode off只在测试环境，生产用ACL控制访问。

阿里云开发者社区

分片集群：对于海量数据，使用Redis Cluster自动分片，均匀分布负载。读写分离：配置一主二从，读请求走从节点，减少主节点压力。

腾讯云文档

参数调优：增大tcp-keepalive 300，tcp-backlog 511，提高连接处理能力。禁用thp（透明大页）transparent_hugepage no，避免内存分配延迟。

华为云知识库

数据预热：启动时加载热点数据到内存，避免冷启动。使用Lua脚本原子执行复杂逻辑，减少多次网络调用，如原子递增库存：redis.call('decr',KEYS[1])

简书教程

监控工具：Prometheus + Grafana监控QPS、内存使用、延迟。设置合理过期时间，避免key无限增长导致内存爆炸。

FAQ
Q: 高并发下Redis延迟怎么快速定位？
A: 用slowlog get 10查看慢命令，redis-cli monitor观察实时命令。
Q: 内存不足时Redis会怎么处理？
A: 根据maxmemory-policy配置，如allkeys-lru自动淘汰key。
Q: Pipeline和事务区别？
A: Pipeline不保证原子性，只减少RTT；MULTI/EXEC保证原子。
Q: 主从复制延迟怎么解决？
A: 监控repl_backlog_size，调整主从网络带宽和parallel-syncs。