核心技巧：1. 使用Pipeline批量操作减少网络往返；2. 开启持久化AOF+RDB结合，避免内存全量dump；3. 设置合理的maxmemory-policy allkeys-lru；4. 避免大key，使用hash拆分；5. 监控bigkey和内存使用，及时清理；6. 主从复制+哨兵高可用，读写分离；7. 合理设置过期时间，防止内存爆炸。这些技巧能让系统响应快、内存稳。

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Redis性能瓶颈主要出现在网络IO、内存管理和数据结构选择上。首先，网络IO是最大杀手，使用Pipeline可以批量发送命令，一次性处理多个操作，减少RTT时间。例如： pipeline = redis.pipeline() pipeline.set('key1', 'value1') pipeline.set('key2', 'value2') pipeline.execute() 这样能提升10倍以上性能。

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内存消耗大的根源是大key和热点key。使用scan命令扫描bigkey：redis-cli --bigkeys，找到后拆分成多个小hash。比如一个用户数据key超过10MB，就拆成user:10001:info、user:10001:profile等。还可以设置key的过期时间，结合lazyfree-lazy-evict策略，释放内存不阻塞主线程。

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持久化配置是关键，RDB全量快照适合冷备，AOF日志适合热备。推荐配置：save 900 1、save 300 10、save 60 10000，同时appendonly yes、appendfsync everysec。这样内存不会因为fork dump而暴涨，系统响应保持在毫秒级。

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maxmemory设置至关重要，占服务器内存70%即可，eviction策略选allkeys-lru，能自动淘汰最近最少使用key。监控命令：info memory、memory usage key，实时查看使用率超过80%就警报。避免使用list或set存海量数据，转用有序集合或bitmap节省空间。

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读写分离是实战利器，主库写，从库读。哨兵模式自动 failover，配置sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 2。客户端连接从库查询，热点数据预热到本地缓存，双保险响应更快。

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慢查询优化：开启slowlog log-slow-reply，设置slowlog-log-slower-than 10000微秒，分析日志发现阻塞命令如keys *、smembers大set，替换成scan或hscan迭代器。参数调优tcp-keepalive yes、timeout 0、tcp-nodelay yes，减少空转连接。

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数据结构选型影响性能，String存简单值，Hash存对象字段，List做队列但不超过5000元素，Set/ZSet做交并差。压缩大value用msgpack代替JSON，节省30%内存。集群模式下用一致性hash分片，避免单节点负载过高。

FAQ
Q: 系统突然变慢怎么快速排查？
A: 执行redis-cli monitor和slowlog get 10，检查bigkey和慢命令。
Q: 内存一直涨怎么处理？
A: 设置maxmemory和eviction策略，清理无过期key。
Q: Pipeline用多了会不会内存爆？
A: 控制每批100-500命令，及时execute。
Q: 主从延迟大怎么办？
A: 调大repl-backlog-size，优化网络带宽。