一、核心瓶颈
主要限制：内存容量（单节点内存上限）、网络带宽（高并发下网络I/O瓶颈）、单核CPU性能（单线程主线程瓶颈）。
二、优化方案
1、软件层优化
版本选择：使用Redis 6.0+版本，开启网络I/O多线程，根据服务器配置合理设置线程数，突破网络瓶颈。
Key优化：避免大Key（拆分大Hash、大List），定期扫描大对象，减少单命令耗时；合理设计键名与数据结构，适配动态编码优化。
命令优化：使用Pipeline批量操作、Lua脚本、事务，减少网络往返次数；避免频繁执行耗时命令（如keys、hgetall），替换为高效替代命令。
持久化优化：合理配置持久化策略，缓存场景可关闭AOF或采用everysec刷盘；主从复制场景开启无磁盘复制，减少IO开销；定期清理过期键，优化内存使用。
2、系统层优化
内存优化：禁用透明大页（THP），避免内存碎片增加；选用jemalloc/tcmalloc内存分配器，提升内存分配效率。
CPU优化：CPU绑核，将Redis进程绑定到固定CPU核心，减少缓存失效，提升CPU利用率。
网络优化：优化TCP配置，调整连接超时时间、缓冲区大小，提升网络传输效率；避免网络带宽过载，合理规划集群节点网络。
三、性能监控
慢查询日志：配置合理的慢查询阈值，记录耗时命令，分析命令执行效率，优化耗时操作。
延迟监控：利用Redis内置延迟钩子，统计99分位延迟数据，实时掌握服务响应延迟情况，及时发现性能瓶颈。
内存分析：通过INFO命令获取多维内存统计数据，扫描大对象，分析内存占用情况，优化内存使用效率，避免内存溢出。