在线上环境中，由于Redis资源耗尽导致机器压力过大，你会采取哪些策略来缓解和优化？

回答思路

1. 【回答框架 1】首先定位瓶颈，通过监控指标区分内存、CPU、网络或连接数等资源。使用INFO命令、slowlog和客户端统计，结合机器监控数据判断是容量不足、流量过大还是操作低效。
2. 【回答框架 2】针对内存溢出，优化数据结构与过期策略：使用更紧凑的编码方式，如list用quicklist，hash用ziplist，设置合理TTL，使用LRU淘汰策略。若内存仍不足，考虑升级内存或使用持久化存储分担。
3. 【回答框架 3】针对CPU高，排查有无大键、热键或慢查询。拆分大键，使用scan替代keys，减少O(N)命令，使用pipeline批量操作，避免阻塞。对热键可引入本地缓存或读写分离。
4. 【回答框架 4】若流量过大，考虑增加Redis集群节点进行水平扩展，或者使用读写分离，将读流量分散到从节点。同时优化客户端连接池，减少不必要的连接建立。
5. 【回答框架 5】在架构层面，结合业务场景评估是否所有数据都适合放Redis，可引入其他缓存层或者数据冷热分离，降低Redis压力。
6. 【关键点 1】优先监控定位是内存、CPU还是连接数瓶颈
7. 【关键点 2】优化数据结构和过期策略控制内存使用
8. 【关键点 3】避免大键和慢命令，使用pipeline和scan
9. 【关键点 4】通过集群或读写分离进行水平扩展
10. 【关键点 5】结合业务合理设计缓存，必要时引入本地缓存
11. 【易错点 1】不能直接扩大内存而忽视性能优化
12. 【易错点 2】避免使用O(N)命令如keys，使用scan替代
13. 【易错点 3】不要忽略持久化对性能的影响，如AOF重写