场景题：线上发现 Redis 机器爆了，如何优化？

当线上 Redis 机器出现性能问题（如内存爆满、CPU 过高、响应变慢等）时，需要快速定位问题并采取优化措施。以下是一些常见的优化方案和步骤：

1. 问题分析

首先需要明确 Redis 机器“爆了”的具体表现：

内存爆满：Redis 内存使用率接近 100%，可能导致 OOM（Out Of Memory）或频繁淘汰数据。
CPU 过高：Redis 进程占用大量 CPU 资源。
响应变慢：Redis 的响应时间变长，影响业务性能。
连接数过高：客户端连接数过多，导致资源耗尽。

2. 优化方案

(1) 内存优化

分析内存使用情况：
- 使用 INFO memory 命令查看内存使用情况。
- 使用 MEMORY USAGE key 命令查看某个键的内存占用。
- 使用 MEMORY STATS 命令查看内存分配器的统计信息。
优化数据存储：
- 使用合适的数据结构：例如，使用 Hash 代替多个 String 存储对象，使用 ZSet 代替 List 存储有序数据。
- 压缩数据：对于大 Value，可以使用压缩算法（如 GZIP）压缩后再存储。
- 设置过期时间：为不常使用的数据设置 TTL（Time To Live），避免内存浪费。
启用内存淘汰策略：
- 根据业务需求选择合适的淘汰策略，如 volatile-lru（对设置了 TTL 的键使用 LRU 淘汰）或 allkeys-lru（对所有键使用 LRU 淘汰）。
分片存储：
- 将数据分散到多个 Redis 实例中，减少单个实例的内存压力。
- 使用 Redis Cluster 或客户端分片（如 Twemproxy）。

(2) CPU 优化

分析 CPU 使用情况：
- 使用 INFO CPU 命令查看 CPU 使用情况。
- 使用 SLOWLOG 命令查看慢查询日志。
优化慢查询：
- 避免使用复杂度高的命令，如 KEYS、FLUSHALL、FLUSHDB。
- 使用 SCAN 代替 KEYS 遍历键。
- 对大集合的操作（如 SINTER、SUNION）进行拆分或优化。
减少网络开销：
- 使用 Pipeline 批量执行命令，减少网络往返时间。
- 使用 Lua 脚本将多个命令合并为一个原子操作。

(3) 连接数优化

分析连接数：
- 使用 INFO clients 命令查看客户端连接数。
- 使用 CLIENT LIST 命令查看具体的客户端信息。
限制连接数：
- 设置最大连接数，避免连接数过多导致资源耗尽。
使用连接池：
- 客户端使用连接池管理 Redis 连接，避免频繁创建和销毁连接。

(4) 持久化优化

选择合适的持久化方式：
- RDB：适合备份和恢复，但可能会丢失最后一次快照后的数据。
- AOF：适合数据安全性要求高的场景，但文件较大且恢复速度较慢。
- 混合持久化：结合 RDB 和 AOF 的优点（Redis 4.0+ 支持）。
优化持久化配置：
- 调整 save 配置，减少 RDB 快照频率。
- 调整 appendfsync 配置，平衡性能和数据安全性。

(5) 集群化与高可用

使用 Redis Cluster：
- 将数据分片存储到多个节点，提升性能和容量。
- 支持自动故障转移和高可用。
使用主从复制：
- 配置主从复制，分担读请求压力。
- 使用哨兵（Sentinel）实现自动故障转移。

(6) 监控与告警

监控 Redis 性能：
- 使用 INFO 命令获取 Redis 的运行状态。
- 使用监控工具（如 Prometheus、Grafana）实时监控 Redis 的性能指标。
设置告警规则：
- 对内存使用率、CPU 使用率、连接数等关键指标设置告警，及时发现和解决问题。

3. 具体优化示例

(1) 使用 Hash 存储对象

# 原始方式：使用多个 String 存储对象
SET user:1:name "Alice"
SET user:1:age 30

# 优化方式：使用 Hash 存储对象
HSET user:1 name "Alice" age 30

(2) 使用 Pipeline 批量操作

Jedis jedis = new Jedis("localhost");
Pipeline pipeline = jedis.pipelined();
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
    pipeline.set("key" + i, "value" + i);
}
pipeline.sync();

(3) 使用 Lua 脚本实现原子操作

-- Lua 脚本：实现原子化的计数器
local key = KEYS[1]
local increment = tonumber(ARGV[1])
local current = tonumber(redis.call('GET', key) or 0)
redis.call('SET', key, current + increment)
return current + increment

(4) 配置 Redis Cluster

# 启动 Redis Cluster 节点
redis-server --port 7000 --cluster-enabled yes --cluster-config-file nodes-7000.conf
redis-server --port 7001 --cluster-enabled yes --cluster-config-file nodes-7001.conf

# 创建集群
redis-cli --cluster create 127.0.0.1:7000 127.0.0.1:7001 --cluster-replicas 1