https://www.cnblogs.com/benwu/articles/8616141.html
https://my.oschina.net/haogrgr/blog/228591
先放两个链接。工作中优化后达到预期效果再着手写细节。
https://www.cnblogs.com/me115/p/4337733.html
背景：自己写的redis相关组件，每秒处理1600数据都无法胜任。将优化过程记录一下。
一、二级缓存。
使用本地缓存，存储部分redis返回结果，减少连接。我使用的Guava的LoadingCache.
二、连接池参数调优。
我使用的Jedis包。在连接池部分做参数调优。这部分细节只能根据自己的实际因素，调节参数后自己试，得到较优参数。
参数意义具体看上面连接。
三、Client工具选择。
上面说到我使用的Jedis，但是SpringBoot2.x开始使用的却是Lettuce，这种Client支持异步调用，切连接是线程安全的。
理论上异步优于同步，但是经我本地测试4个线程，20连接，10W数据经历时间优化不大。最重要的是，没有找到Lettuce连接Codis的资料。如果只考虑单机、哨兵、RedisCluster可以考虑使用这种。但是我还是选择了Jedis.
四、连接预热。
在单例的连接池实例化后，手动创建MinIdle个数的Jedis连接。然后close归还连接池。
五、减少连接。
我本地封装了一层dao，dao的每个方法都从池中拿连接做逻辑，在业务中调了dao里的多个方法。我这里将业务逻辑进行一定合并。在dao里加了使用同一连接做多个指令的方法。
六、减少select db
业务需要每条数据可能要从使用者配置的不同redis实例中获取。经过4个线程，20连接，10W次测试，select指令消耗的时间约为get指令的三倍。所以减少频繁select是一个方向。配置文件加defaultDB,连接池实例化过程指定defaultDB后，select时做判断，是
defaultDB就不用select了
七、数据预加载。
在数据处理前，加载一批数据到二级缓存。我使用的jedis scan指令。加载本地缓存cacheSize * critical个数的数据。
cacheSize为本地缓存设置的大小。critical为自定义的配置0-1之间。最好再加一个scanKey配置，默认为*。
八、合理使用Pipeline模式。
因为我的业务场景每次都要拿到明确返回才行，在处理中pipeline对我不适用，但是数据预加载时我使用了pipeline，效率明显提升。
九、跑下BenchMark.
本地测试连接开发环境的redis，发现只有3000/s.而使用jedis连接池同等连接、线程、数据下只有1000/s.在git上找了个三方的Jedis BenchMark发现也就只有1000/s。redis本地跑BenchMark30000-40000/s。虽然unix domain比TCP性能高，但是看资料应该只有近两倍出入。网络IO也是瓶颈之一！
Redis对带宽需求很高！
写在最后：这只是我的一些思考和优化的方式。优化的成果还待生产环境的验证。希望给需要的人一定帮助！
