1. 选择合适的数据结构：Redis支持多种数据结构，如String、Hash、List、Set、Sorted Set等，选择合适的数据结构可以显著提高性能。例如，使用Hash存储对象比String更节省内存，使用Sorted Set实现排行榜功能等。
2. 合理设置TTL：为键设置合理的过期时间，避免缓存雪崩。使用EXPIRE或PEXPIRE命令设置TTL，同时结合懒删除和主动删除策略。
3. 热点key隔离：将热点key单独存放到独立的Redis实例中，避免单个key的访问压力过大导致整个实例性能下降。
4. 管道化批量操作：使用Pipeline将多个命令打包发送，减少网络RTT，提升批量操作性能。
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缓存预热：在系统启动时，将热点数据提前加载到缓存中，避免冷启动时大量请求直接穿透到数据库。可以通过定时任务或系统启动时执行预热脚本实现。
缓存穿透解决方案：使用布隆过滤器提前判断key是否存在，对空值也进行缓存（设置短TTL），使用热点参数限流。
连接池优化：合理配置连接池大小，避免连接过多导致资源耗尽，使用连接池工具如JedisPool、Lettuce。
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分片集群：使用Redis Cluster或Codis进行数据分片，将数据分散到多个节点，提高整体吞吐量。
内存优化：使用内存优化命令如memory-purge，定期清理内存碎片；选择合适的内存编码格式，如使用ziplist代替hashtable。
持久化策略：根据业务场景选择合适的持久化策略，RDB适合冷备，AOF适合高可靠性；开启混合持久化减少重写开销。
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Key设计规范：key长度控制在128字节以内，避免特殊字符，使用业务前缀+业务名+日期+唯一ID的格式，便于管理和监控。
监控告警：监控内存使用率、命中率、QPS、慢查询等关键指标，设置告警阈值，及时发现问题。
多级缓存：引入本地缓存（如Caffeine、Guava Cache）+Redis二级缓存，减少对Redis的访问压力。
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读写分离：主库写，从库读，利用Redis 2.8+的读写分离能力提升读性能。
慢查询分析：开启slowlog，定期分析慢查询，优化问题命令。
参数调优：调整maxmemory-policy为allkeys-lru，设置合理的maxmemory，优化tcp-keepalive、timeout等网络参数。
FAQ
Q: 缓存雪崩怎么解决？
A: 设置不同的TTL避免同时过期，预热缓存，使用限流熔断，多级缓存。
Q: Redis内存不足怎么办？
A: 开启maxmemory并设置淘汰策略，优化数据结构，数据分片，定期清理无用数据。
Q: 缓存穿透是什么？怎么防止？
A: 查询不存在的数据导致每次都查数据库。使用布隆过滤器，缓存空值，参数校验和限流。
Q: Redis单线程为什么性能高？
A: 内存操作，单线程避免上下文切换，高效的数据结构，非阻塞I/O多路复用。