Redis在保存和读取数据非常快的同时也是应用领域非常广泛的一种NoSQL数据库，但是折腾过Redis的朋友们都清楚，即使是成熟的Redis原生方案，总会涉及到一些不可避免的问题，比如性能优化、慢查询诊断、配置调优等等。
关于Redis这种常见的问题，我们一般都是从客户反馈的类型开始，比如确定是不是某个模块的慢查询、读写占用资源过高导致的延时请求、某条指令运行耗时过长等等。
例如某平台如果遇到数据读取问题，可以从收集redis客户端info命令查看情况，此命令可以查看redis中key的存储状况、aof等信息，分析日志等步骤可以查看是访问哪种key导致I/O占用过大等等，如果是读取某个数据导致查询效率降低可以通过查看redis配置项中的maxmemory合理调整redis的最大内存，使内存占用更加合理，减少某个key过大造成的cpu消耗、磁盘访问等操作。
再比如某种场景有大量的更新动作，比如更新某个key的值，这个更新的场景一般都存在一个主key + 若干从key的结构，此时在给主key设置有效期是非常重要的，一旦超过有效期 主key会主动释放出子key，保证了更新操作时复杂度降低，提高效率。
另外，为了解决性能瓶颈，有时候也可以考虑Redis分片：将一个redis节点分成两个或多个，每一块可以独立存放一些数据，这样在请求分发和负载均衡时可以把请求分摊到不同节点，有效分散访问压力，从而提高总体的写、读、备份的效率。
通过以上几个实际案例可以看到，但凡是涉及到Redis折腾问题，不管是性能优化、慢查询诊断、配置调优，还是数据模型设计，都有简单实用的解决之道。其实都可以通过Redis相关命令以及配置文件灵活地来配置实现，表现出不可估量的威力。
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