为什么我用了Redis之后，系统的性能却没有提升

很多时候，我们在面对一些热点数据的时候，通常会选择将热点数据放到redis中，以减少数据库的查询，减轻数据库的压力。但是如果我们使用redis的方式不对，那么可能导致系统的性能不升反降。

1. 使用缓存的场景不正确 我们知道redis是基于内存实现的，所以速度会非常快，我们通常会将热点数据放到redis中，以减少对数据库的压力。但是我们为了保证缓存与数据库的数据一致性，在数据进行修改的时候，我们就需要对缓存进行维护。 所以如果数据的变更很频繁的话，就需要对缓存进行频繁的维护，缓存的命中率也会特别低。缓存的使用场景应该是修改频率不高，查询频率较高的场景。如果使用redis的场景不对，通常会导致我们得不偿失。

2. key设计不当导致产生了bigkey

什么是bigkey？

对于字符串类型来说单个value值（20k以上）过大，hash、list、set、zset元素个数过多（超过5000个）我们就认为它是一个bigkey。

如果存在bigkey，那么我们会导致我们查询key时过慢，网络拥塞，redis内存分配不均匀等问题。所以如果我们发现一个key过大的时候，那么我们就需要根据业务对它进行拆分，避免导致慢查询等问题。

3.AOF配置不合理

通常我们都会开启redis的AOF来完成redis数据的持久化，AOF有三种策略

appendfsync always：每次写入都刷盘，对性能影响最大，占用磁盘IO比较高，数据安全性最高

appendfsync everysec：1秒刷一次盘，对性能影响相对较小，节点宕机时最多丢失1秒的数据

appendfsync no：按照操作系统的机制刷盘，对性能影响最小，数据安全性低，节点宕机丢失数据取决于操作系统刷盘机制。

如果我们选择appendfsync always的话，虽然数据的安全性高，但是每次写入都要刷盘会导致redis的性能很大程度的降低，所以我们一般会选择appendfsync everysec的策略来对数据进行持久化。