总体思路
从架构、命令、连接与系统四个层面协同优化，才能稳定提升 Redis 的并发处理能力：通过水平扩展分摊负载，借助批处理与原子化减少往返与锁竞争，使用连接池与内核网络支撑海量连接，并以监控与限流守住稳定性边界。
架构扩展与读写分离
- 采用**Redis 集群（Cluster）**进行自动分片，将数据与请求分散到多个节点，显著提升总体吞吐与可用性。
- 构建主从复制，将读请求尽量路由到从节点，减轻主节点压力；对一致性要求高的写仍走主节点。
- 需要自动故障转移时，配合**哨兵（Sentinel）**实现主从切换与高可用。
- 在分片前先做好键空间设计（如按业务/用户 ID 做分片键），避免热点集中与跨分片事务。
命令与数据结构的并发优化
- 使用Pipeline批量发送命令，显著减少网络往返时间（RTT），提升吞吐。
- 将多 key 或“先读后写”的复合逻辑放入Lua 脚本，在服务端原子执行，避免竞态。
- 优先选择匹配场景的高效数据结构：如集合（Set）做去重与交并差、有序集合（Sorted Set）做排行榜、哈希（Hash）存对象字段，减少大 key 与序列化开销。
- 避免大 key/大 value与阻塞命令（如 KEYS、FLUSHALL/FLUSHDB 在生产慎用），必要时拆分或异步处理。
连接与系统层面的优化
- 客户端使用连接池复用连接，控制最大连接数与超时，避免频繁建连/断连带来的开销。
- 提升系统文件描述符上限（如 ulimit -n），并合理设置 Redis 的 maxclients，二者取较小值生效。
- 调整内核网络参数以支撑高并发连接：增大 tcp-backlog / net.core.somaxconn，提高 tcp_max_syn_backlog；在 NAT/短连接压测或特定内核版本下，谨慎启用 tcp_tw_reuse 等 TIME_WAIT 优化，避免与 tcp_timestamps 冲突。
- 结合业务设置合理过期时间与淘汰策略（如 LRU/LFU），避免内存膨胀导致频繁淘汰与性能抖动。
稳定性与治理
- 建立监控与告警：关注 QPS、P95/P99 延迟、Connected Clients、内存使用、命中率 等核心指标，结合 redis-cli info 或 Prometheus + Grafana 做可视化与阈值告警。
- 设计限流/熔断策略（如令牌桶/漏桶），在峰值或异常时保护后端存储与 Redis 自身。
- 对热点数据做缓存预热，降低冷启动阶段的穿透与数据库压力。
- 在并发争用强的场景引入分布式锁（如基于 Redis 的 SETNX/Redlock 思路），并尽量缩短持有时间、减小锁粒度。
