Redis性能瓶颈拨开这层面纱（redis非常卡）

Redis在数据库领域算是一款出色的非关系型内存数据库，被广泛用于分布式场景中。它的出色之处，除了简单的标准接口之外，就是其巨大的性能优势。然而，Redis即便有着惊人的性能，但也存在着一些性能瓶颈，拨开这层面纱，具体来看，主要有以下几点值得我们关注。

单机架构的Redis对于内存使用来说，有可能造成浪费。Redis中的数据不仅包括普通的Key-Value，还有一些特殊的string和list的等数据结构，这些数据结构都要消耗内存，内存的分配不合理则可能导致内存浪费。类似的，当Redis处理大规模高集中的数据时，也会有内存的极限问题，从而影响了Redis的性能。

对于对象的序列化和反序列化也是性能瓶颈。Redis是把数据都保存在内存中，为了加快读写性能，会将对象序列化成字符串，存储在内存中，在读取时会被反序列化成对象。如果序列化处理出错，对对象的读写性能会造成影响，从而影响Redis的性能。

此外，Cache的回收也是影响Redis性能的一大因素。在Redis部署时，可以通过配置Maxmemory来控制内存的大小，但是内存达到限制时，会发生Cache回收，即Redis会根据内容的使用清除空间，从而降低系统的性能（也就是所谓的Set、Get时的延迟），因此需要对内存进行合理配置，保证系统的性能。

还有Redis本质上是单线程完成读写操作，显然只占用一个核心影响了系统的并发。Redis本身提供了Master-Slave模式来满足分布式的可靠性，但是从性能的角度来说，如果只使用Slave完成读写操作并不是最佳选择。此时，需要对Redis进行优化，开启数据库多线程，以及用多节点进行集群拆分等技术，才能有效提升系统性能。

在总结Redis性能瓶颈时，上面提到的几点都属于需要改进的范畴，尤其是在一次读写操作中，序列化和反序列化是有可能影响Redis性能的，所以需要我们在开发时§çÔ以做到对Redis合理使用，从而提升系统的性能。

Redis.clients.jedis.Jedis jedis = new Redis.clients.jedis.Jedis("127.0.0.1", 6379);
JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig(); 
// 设置最大连接数 
config.setMaxTotal(10); 
// 设置最大空闲数（idle） 
config.setMaxIdle(5); 
// 设置最小空闲数 
config.setMinIdle(5); 
// 当连接不够的时候，最大等待时间 
config.setMaxWtMillis(1000*60); 
// 是否在从池中取出连接前进行检验，如果检验失败，则从池中去除此连接 
config.setTestOnBorrow(true); 
// 设置Jedis连接池
JedisPool jedisPool = new JedisPool(config, HOST, PORT);

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