Redis配置文件中哪些参数影响性能

影响 Redis 性能的配置项清单

一 内存与淘汰策略

• maxmemory：设置实例可用的最大内存。生产常设为物理内存的70%–80%；若开启AOF，建议额外预留约20%给 AOF 重写，避免内存紧张导致频繁淘汰或阻塞。未设置或过大可能触发系统swap，性能急剧下降。
• maxmemory-policy：内存触顶后的淘汰策略。缓存类优先用allkeys-lru；仅对有过期时间的键可用volatile-lru/volatile-ttl；数据不可丢用noeviction（写入将被拒绝）。
• maxmemory-samples：LRU/LFU 采样数，默认5。增大可提升淘汰决策质量，但会增加 CPU 开销。
• 内存碎片与编码：关注 mem_fragmentation_ratio（一般希望接近1.0–1.5）；合理设置小对象的紧凑编码阈值（如 hash-max-ziplist-entries / hash-max-listpack-entries、zset-max-listpack-entries、set-max-intset-entries），在内存与 CPU 之间取平衡。

二 持久化 RDB 与 AOF

• RDB（快照）：由 save 规则或手动 BGSAVE 触发；快照由子进程完成，采用写时复制（COW），主进程仍可处理请求，但大数据集快照会占用额外内存与 I/O。可通过关闭或减少 save 频率、在从库执行备份降低主库影响；权衡 rdbcompression（省空间、增 CPU）、rdbchecksum（校验开销）。
• AOF（追加日志）：通过 appendfsync 控制刷盘策略——always（最安全、性能最低）、everysec（推荐，最多丢1秒）、no（性能最好、风险最高）。开启 auto-aof-rewrite-percentage / auto-aof-rewrite-min-size 可定期重写压缩 AOF；重写期间可启用 no-appendfsync-on-rewrite yes 减少 fsync 与重写 I/O 竞争。
• 混合持久化：启用 aof-use-rdb-preamble yes，重写时以 RDB 头 + AOF 增量存储，兼顾恢复速度与数据安全。

三 网络与连接

• tcp-backlog：已完成三次握手的连接队列长度，默认511。高并发入口建议提升到1024或更高，并同步调大系统内核 net.core.somaxconn 与 net.ipv4.tcp_max_syn_backlog，减少“connection refused”。
• tcp-keepalive：保活探测间隔（秒），默认300。缩短至60可更快清理失效连接，减少 TIME_WAIT 与连接资源占用。
• timeout：客户端空闲超时（秒），0 表示不超时。过长会占用连接资源，过短会增加握手与鉴权开销。
• maxclients：最大客户端连接数。结合业务并发与内存预算设置，避免超过系统文件描述符限制。
• client-output-buffer-limit：限制各类客户端输出缓冲，防止慢客户端拖垮实例。示例：普通客户端不限制；从库复制客户端 256mb 64mb 60；发布订阅客户端 32mb 8mb 60（单位分别为硬限/软限/超时秒）。

四 线程模型与后台任务

• io-threads / io-threads-do-reads（Redis 6.0+）：开启 I/O 多线程可提升高并发下的网络读写吞吐。线程数常设为 CPU 核心数的1/2–1，并非越多越好。
• bio 线程优先级（Linux）：如 bio_thread_priority 10，提升 AOF fsync、RDB 保存等后台任务的调度优先级，降低与前端请求的 I/O 争用。

五 诊断与可观测性相关参数

• slowlog-log-slower-than / slowlog-max-len：记录执行时间超过阈值的命令并限制条数，用于定位慢查询与热点键访问模式。
• 监控指标：关注 keyspace_hits / keyspace_misses（命中率）、evicted_keys（淘汰数）、used_memory / mem_fragmentation_ratio（内存与碎片）、以及 latency 延迟，结合阈值（如命中率**> 10**、平均响应**< 1ms**）做持续优化。

声明：本文内容由网友自发贡献，本站不承担相应法律责任。对本内容有异议或投诉，请联系2913721942#qq.com核实处理，我们将尽快回复您，谢谢合作！