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使用合适的数据结构：根据业务需求选择合适的数据结构，如使用哈希表存储数据、使用有序集合存储排行榜等，提高读写效率。

分片和集群：将数据分片存储在多个 Redis 实例中，通过集群来分担请求压力，提高并发处理能力。

设置合适的过期时间：根据数据的访问频率和重要性设置合适的过期时间，避免数据过期导致大量请求涌入。

使用流控和限流：通过限流算法如漏桶算法、令牌桶算法等来控制请求的访问速率，避免突发流量对系统造成影响。

使用高级特性：如 Redis 的 pipeline、lua 脚本等功能可以提高读写效率，减少请求的响应时间。

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