怎么能让本地Redis写入快点，试了这些方法感觉还行但不完美

想让本地的Redis写得快一点，这个想法很实际，我自己也折腾过不少方法，有些确实有效，但就像你说的，总感觉离完美还差那么一口气，我参考了一些网络上的实践经验，比如知乎上一些工程师的分享和Redis的官方文档建议，结合自己的试错,来聊聊这事儿。

最直接也最常被提到的一个方法就是开启AOF持久化时的“每秒同步”模式，Redis有两种主要的持久化方式：RDB（快照）和AOF（记录每条写命令），AOF更安全，能最大程度保证数据不丢失，但默认设置下，它可能会尝试在每个写命令后都进行磁盘同步，这太慢了，磁盘I/O会成为巨大的瓶颈，把appendfsync配置项设置为everysec是个明智的选择，这意味着Redis会积累一秒内的写命令，再一次性写入磁盘，这样就算发生崩溃，最多也就丢失一秒的数据，在性能和可靠性之间取得了很好的平衡，这个方法很简单，效果立竿见影，对大多数场景来说已经足够快了，但它的“不完美”在于，如果你对数据安全的要求是极致的，连一秒的数据都不能丢,那这个选项就无法满足你了。

谨慎使用RDB持久化，RDB是定时给内存数据拍个快照，然后保存到一个文件里，生成RDB文件时，Redis默认会fork一个子进程来干活，父进程继续提供服务，如果你的数据集非常大，比如有几十个GB，fork这个过程本身可能会让主进程“卡顿”一下，因为复制父进程的内存页表需要时间，虽然子进程实际写数据时不影响父进程，但那个fork的瞬间延迟，对于追求极致低延迟的应用来说，依然是心头一根刺，有人会选择关闭RDB，完全依赖AOF，但这也“不完美”，因为RDB在备份、灾难恢复和快速重启方面比AOF有优势,你得做个取舍。

第三个方法是关于写入操作的姿势，这来自于编程时的最佳实践，Redis是单线程处理命令的，这意味着一个耗时的命令会堵住后面所有的请求，要提升“写入感觉上的速度”，就要避免慢操作，尽量不要一股脑儿地写入一个超大的键值对，这会让其他请求干等着，更聪明的做法是使用管道（pipeline），管道允许你把多个命令打包，一次性发送给Redis服务器，然后再一次性读取所有的回复，这极大地减少了网络往返的时间，对于需要连续进行大量写入的场景，速度提升是飞跃性的，这个方法非常有效，但它的“不完美”在于，它需要客户端代码的支持，并且它只是一种客户端优化，并不能降低Redis服务器本身处理这些命令的CPU负载,所有命令最终还是会被一个个顺序执行。

第四个点，可能有点违背直觉，是不要过分追求“快”而忽略硬件，这听起来像是废话，但很重要，我参考的资料里有人提到，他们遇到过一种情况：以为Redis慢了，结果是磁盘不行，即使你用了AOF的everysec，日志文件依然是要写入磁盘的，如果你用的是一块老旧的机械硬盘，它的写入速度可能只有几十MB/s，这很快就会成为瓶颈，换上一块SSD固态硬盘，磁盘I/O性能会有数量级的提升，写入速度的改善会非常明显，在软件上折腾了半天，不如花点钱升级硬件来得直接，这个方法很“完美”,但需要成本。

第五，考虑一下操作系统和文件系统的配置，这稍微深入一点，但也不难理解，Linux系统有一个叫做“Transparent Huge Pages”的功能，对于Redis这种内存密集型应用来说，有时反而会导致延迟毛刺，建议关闭，给AOF文件分配一个单独的、速度快的磁盘分区，避免和其他繁忙的应用程序（比如数据库）争抢I/O资源，也能有效提升写入稳定性，这些方法效果不错，但需要一些系统管理知识，对新手不太友好,算是一个小门槛。

一个更根本的思路是：是不是所有数据都非得立刻写进Redis？ 这就是所谓的“架构层面”的思考了，可以参考一些大型互联网公司的用法，他们可能会引入一个中间层，先把写请求发到一个速度极快的消息队列里（比如Kafka），然后由一个消费者服务异步地、批量地从队列里取数据，再写入Redis，这样，前端应用的写入响应时间就变得非常短（因为只是往内存里的消息队列发了条消息），真正的持久化压力被后端的异步任务承担了，这种方法能实现极高的写入吞吐量，非常“完美”地解决了写入慢的问题，但它的“不完美”在于，系统复杂度大大增加，你需要维护消息队列和消费者服务，并且数据从产生到真正落入Redis有一个短暂的延迟,只能用于允许最终一致性的场景。

让本地Redis写得快，是一个综合性的工作，从最简单的配置调整（AOF设为everysec），到客户端的优化（使用管道），再到硬件升级（SSD），最后到系统架构的改造（引入消息队列），每一种方法都在特定的层面上有效，但也都有其局限性和代价，没有一劳永逸的“完美”方案，最好的办法是根据你自己业务对速度、数据安全性和系统复杂度的要求,从中挑选几种组合起来使用。