Redis缓存大小怎么调才更快，性能提升其实没那么难理解

关于Redis缓存大小怎么调整才能更快,这个问题的答案其实并不像很多人想的那么复杂，关键不在于盲目地把缓存调到最大，而在于找到一个“刚刚好”的平衡点，这就像给汽车轮胎打气，气太足了颠簸且抓地力差，气不足了又跑不动还费油，Redis缓存也是同样的道理，调得太小或太大都会影响性能，下面我们就用一些简单的比喻和实际的情况来解释怎么找到这个“黄金点位”。

我们要明白一个核心问题：Redis的数据是放在内存里的，内存的速度非常快，但空间有限且比硬盘贵，当Redis使用的内存超过物理机实际可用的内存时，会发生什么？操作系统会开始使用“交换分区”，也就是把内存里不常用的数据暂时挪到硬盘上，硬盘的速度和内存相比，就像是自行车和高铁的速度差距，一旦发生频繁的交换，Redis的响应速度就会急剧下降，因为每次访问那些被挪到硬盘上的数据，都要经历一次缓慢的磁盘读写操作。第一个基本原则是：绝对不要让Redis实例使用的内存超过你服务器可用的物理内存，你需要留出一部分内存给操作系统和其他必要进程使用，如果你的服务器有8G内存，那么分配给Redis的最大内存最好设置在6G左右，留下2G给系统。（来源：Redis官方文档关于内存优化的建议）

是不是把最大内存限制设得越接近物理内存上限就越好呢？也不是，这就引出了第二个关键点：Redis的内存淘汰策略，当Redis的内存使用达到你设定的上限时，它就要决定把哪些旧数据删除掉，以便腾出空间存放新数据，这个删除策略的选择，直接影响着缓存的命中率和性能。

Redis提供了好几种策略,

• noeviction：不淘汰数据，当内存不够时，新写入的操作会报错，这适合你非常确定缓存的数据绝对不能丢的场景，但对性能风险最高。
• allkeys-lru：从所有的键中，挑最近最少使用的那个键淘汰掉，这是最常用、效果也通常不错的策略，它相当于把缓存变成了一个“自动管理”的仓库，总是把最不常用的东西清出去，放新的东西进来。
• volatile-lru：只从设置了过期时间的键中，淘汰最近最少使用的。
• allkeys-random：随机淘汰所有键中的任何一个。
• volatile-random：随机淘汰设置了过期时间的键。
• volatile-ttl：淘汰设置了过期时间、且剩余寿命最短的键。

对于大多数追求性能的缓存场景来说,allkeys-lru 策略是一个很好的起点，它能确保你的缓存里长期保留的都是“热数据”，也就是被频繁访问的数据，这样缓存的命中率会很高，如果你的应用里有部分数据非常重要，希望它们永远不被淘汰，而其他数据可以按LRU规则淘汰，那么你可以考虑将这些重要数据不设置过期时间，然后使用 volatile-lru 策略。（来源：Redis官方文档关于LRU缓存的说明）

我们谈谈缓存大小本身,缓存是越大越好吗？不一定，这里涉及到一个“缓存命中率”的概念，简单说，就是100次请求中，有多少次是直接在缓存里找到数据的，有多少次是没找到需要去后端数据库查询的，命中率越高，性能自然越好。

一开始,随着缓存空间的增大，你能存放的热数据就越多，命中率会显著提升，这个提升是有上限的，当缓存大到足以容纳绝大部分的热数据之后，你再继续增大缓存，可能只是多存放了一些几乎不会被访问到的“冷数据”，这些冷数据不仅占着茅坑不拉屎，还会增加Redis管理内存的负担（比如维护LRU链表等），这就好比你的衣柜，当它大到能装下你所有常穿的衣服后，再扩大衣柜，塞进去的可能都是你几年也不会碰一次的衣服，找起衣服来反而更费劲了。你需要监控你的缓存命中率（使用Redis的INFO命令可以看到keyspace_hits和keyspace_misses），观察随着缓存大小的变化，命中率的提升是否已经变得微乎其微，如果已经达到了一个平台期，那么当前的缓存大小可能就是最适合你的尺寸。

除了内存总量和淘汰策略,还有一些“微观”的调整也能提升性能，这些也和内存使用效率有关，Redis在存储比较小的数据时效率更高，尽量保持存储的value是精简的，避免存储过大的JSON字符串或二进制对象，如果可能，使用更高效的数据结构，例如用Hash来存储对象，而不是为每个字段都设一个单独的键。

别忘了操作系统层面的优化,确保Redis运行在一个安静、少干扰的环境里，最好给Redis配置Linux系统的“透明大页”和“内存分配器”相关参数，以减少内存管理的开销，虽然这些听起来有点技术性，但很多云服务商提供的Redis实例已经帮你优化好了这些底层设置。

要让Redis更快,调整缓存大小的秘诀在于：

1. 设好底线：最大内存绝不能超过物理内存，并留有余地。
2. 选对策略：通常选择allkeys-lru淘汰策略，让缓存自动保持“热度”。
3. 寻找平衡点：通过监控命中率，找到缓存大小和性能提升的“收益拐点”，避免无谓的资源浪费。
4. 精打细算：优化存储的数据本身，保持简洁高效。

性能提升并不是一味地增加资源,而是通过合理的配置和监控，让每一分资源都发挥出最大的效用，理解了这些基本原则，调整Redis缓存就会变得有章可循，不再是一件令人头疼的事情。