我要评论1、数据结构的优化
1、使用数据结构的最小存储形式。例如，如果你需要存储一组唯一的用户id，你可以将这些信息合并到一个大的哈希表中，而不是为每个用户创建单独的哈希表，以减少固定开销。
2、使用整数编码。例如，存储用户的年龄信息时，将年龄存储为整数值而不是字符串，可以节省内存。
3、使用redis的hyperloglog来进行基数估计，这比存储大量唯一值的集合更加节省内存。
2、启用对象压缩
redis 6及以上版本引入了对字符串的内置lzf压缩支持。
通过配置参数activerehashing可以启用对象压缩，减少存储空间。
3、设置适当的过期时间
为缓存的数据设置适当的过期时间，以防止内存泄漏。
这可以确保在数据不再需要时及时释放内存。
4、分片
将数据分片到多个redis实例中，以便每个实例只存储部分数据。
这可以减小每个实例的内存需求，特别是在大规模部署时。
5、使用持久化方式
如果你使用了redis的持久化机制，考虑使用rdb快照来定期将内存中的数据快照到磁盘，以便在需要时进行恢复。
6、内存碎片整理
定期执行memory doctor命令来检查和修复内存碎片。
这可以通过将碎片的数据移动到一个新的实例中来实现。
7、客户端和配置优化
1、接入redis服务器的tcp连接输入输出缓冲内存占用需要注意，特别是在异地部署主从或高并发场景下。
2、使用client-output-buffer-limit参数配置输出缓冲占用，避免主节点上挂载过多的从节点。
3、对于复制积压缓冲区（v2.8之后提供的一个可重用的固定大小缓冲区），合理配置repl-backlog-size参数，以避免全量复制。
4、对于aof缓冲区，根据aof重写时间及增量来合理配置缓存大小。
总结
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持代码网。
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