在使用redis作为缓存时，为提供查询数据和效率，优化也是必不可少的。
1.强化开发规范
1）不使用bigkey：即key对应的value的值不能太大。对于String类型，value超过10KB即为bigkey；对于非字符串类型，其元素超过5000个即为bigkey。
2）key命名优化：所有的key尽量以业务名为前缀，使用冒号分隔，但要保持简洁，同时不能包含特殊字符（空格，单引号，转义符，换行等）。示例
product:stock:1001
表示产品为1001的库存。
2.设置过期时间
比如商品数据，在创建时会根据商品ID存入到redis，当修改时也会同步更新到redis，那么在查询时先会根据商品ID去redis查询，若存在就直接返回，若不存在就从数据库查询后返回，与此同时会存入redis。因此也就提高了查询速度，降低了数据库的压力。但对于上千万的数据，全部都存如redis是不现实的。
其实很简单，只需在加入缓存时，都设置一个过期时间，如24小时。这样一来，redis中的商品数据便是热点商品。另外，在查询时，若直接从缓存中获取，建议给其进行续期处理（再设置一次过期时间），避免后期在查询时因过期而从数据库查询。
3.缓存击穿
当大量的缓存在同一时刻失效或过期，压力会同时转向数据库，这种现象叫做缓存击穿。
那么如何解决这种问题呢？分析其原因，在同一时刻失效，那么只要保证大量的数据不在同一时刻过期就可以了呗。因此，低于非精确的过期时间，在设置过期时间时，在设置固定时间外，在范围内再补充一个随机时间。
如设置24个小时过期，则可设置30分钟内的一个随机时间过期。过期时间生成如下，仅供参考：
Integer times = 24*60*60 + new Random().nextInt(30)*60;
在允许范围内添加随机时间，可使得大量的key不在同一时刻失效，减轻访问数据库的压力
4.缓存穿透
指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中时需要从数据库查询，查不到数据则不写入缓存，导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询，进而给数据库带来压力。
那么如何解决这种问题呢？既然是因为缓存中不存在商品信息进而转向数据库查询，那么就从根源开始，当第一次查询到数据库中不存在该商品时，将商品ID作为key，value为一个特定的值来标明是空数据（如isEmpty，当然也需要设置过期时间）。那么后续的请求在查询时，若查询到缓存中有数据，先判断是否是空数据（isEmpty），若是空数据则直接返回null或以实际场景未知进行无数据返回，若有数据则返回数据即可。