选择合适的数据结构
根据实际的需求选择合适的数据结构，以高效地访问和存储多个属性。
比如如果你需要存储用户的多个属性，如用户名、邮箱等，使用哈希可以比使用多个字符串键值对更节省内存
避免大key/value
较大地key和value会占用更多的内存，还可能影响性能，保持key的简短，并使用简洁的命名约定。
比如user:1001:profile 简化为u:1001:p。
也可以做压缩等优化
使用Pipeline
对于多个命令的批量操作，使用Pipeline可以显著降低网络延迟，提升性能。
比如，批量设置key可以这样写，这样一次可以发送多个命令，减少了网络往返时间，能够提升性能
package mainimport ("context""fmt""github.com/go-redis/redis/v8"
)var ctx = context.Background()func main() {// 创建Redis客户端rdb := redis.NewClient(&redis.Options{Addr: "localhost:6379", // Redis地址Password: "", // 密码，没有则留空DB: 0, // 使用默认数据库})// 检查连接pong, err := rdb.Ping(ctx).Result()if err != nil {fmt.Println("Error:", err)return}fmt.Println(pong)// 创建Pipelinepipe := rdb.Pipeline().Pipeline()// 批量设置key-value对keysValues := map[string]string{"key1": "value1","key2": "value2","key3": "value3",}for k, v := range keysValues {pipe.Set(ctx, k, v, 0) // 设置key-value对，0表示过期时间，这里设置为永不过期}// 执行Pipeline中的所有命令_, err = pipe.Exec(ctx)if err != nil {fmt.Println("Error:", err)return}fmt.Println("Pipeline executed successfully")
}
控制连接数量
过多的连接会造成资源浪费，使用连接池可以有效管理连接数量，连接会被复用，而不是每次创建新连接，使用完以后又放回连接池，使用连接池可以有效节省连接的创建和销毁时间。比如使用JedisPool。
定时清理数据
首先是设置合理的过期策略，可以防止内存被不再使用的数据占满。比如，缓存热点数据可以设置过期时间，也可以对会话数据设置过期时间。
其次，尽量每个key都设置过期时间，对于一些永不过期的key，也要看能不能定期清理；不能清理的话可以换个存储方式
使用Redis集群
数据量增大时，使用Redis集群可以将数据分散到多个节点，提升并发性能。使用的时候可以将数据哈希分片到多个Redis实例，这样可以避免单个Redis实例数据太多，占用内存过多。
例如，缓存用户相关信息的时候根据用户的唯一id来决定使用哪个缓存Redis。
充分利用内存优化
选择合适的内存管理策略，Redis支持LRU策略，可以自动删除不常用的数据，比如配置Redis的maxmemory
maxmemory 256mb
maxmemory-policy allkeys-lru
使用Lua脚本
可以保证多条命令在Redis中原子性执行，减少网络延迟
监控与调优
使用INFO命令监控Redis性能数据，如命令支持、内存使用等，及时调优
避免热点Key
热点Key会造成单一节点的压力，需要尽量避免
使用压缩
存储大对象的时候，可以考虑用压缩来节省内存，比如使用gzip压缩json数据
控制数据的持久化
合理设置RDB和AOF的持久化策略，避免频繁写盘造成性能下降
Redis设计与实现第11章 – AOF持久化 总结（实现 重写）
Redis设计与实现第10章 – RDB持久化 总结 （创建、载入、自动保存、文件结构）
尽量减少事务使用
事务会锁住Key，因此在高并发场景下，避免过度使用MULTI/EXEC，可以直接用单条命令替代事务
合理配置客户端
调整客户端的连接超时和重连策略，以适应高负载场景，确保连接稳定
使用Redis Sentinel
使用Sentinel进行监控，实现高可用，确保系统在故障时能够快速切换
优化网络配置
确保Redis服务器有良好的带宽，避免网络瓶颈