另外，新连接尝试失败会返回一个错误消息，这可以让客户端知道，Redis此时有非预期数量的连接数，以便执行对应的处理措施。上述二种做法对控制连接数的数量和持续保持Redis的性能最优是非常重要的，
「4.加强内存管理：」
较少的内存会引起Redis延迟时间增加。如果Redis占用内存超出系统可用内存，操作系统会把Redis进程的一部分数据，从物理内存交换到硬盘上，内存交换会明显的增加延迟时间。关于怎么监控和减少内存使用，可查看used_memory介绍章节。
「5. 性能数据指标：」
分析解决Redis性能问题，通常需要把延迟时间的数据变化与其他性能指标的变化相关联起来。命令处理总数下降的发生可能是由慢命令阻塞了整个系统，但如果命令处理总数的增加辅助卡盟，同时内存使用率也增加，那么就可能是由于内存交换引起的性能问题。
对于这种性能指标相关联的分析，需要从历史数据上来观察到数据指标的重要变化，此外还可以观察到单个性能指标相关联的所有其他性能指标信息。这些数据可以在Redis上收集，周期性的调用内容为Redis info的脚本，然后分析输出的信息，记录到日志文件中。当延迟发生变化时，用日志文件配合其他数据指标，把数据串联起来排查定位问题。
内存碎片率
info信息中的mem_fragmentation_ratio给出了内存碎片率的数据指标，它是由操系统分配的内存除以Redis分配的内存得出：
used_memory和used_memory_rss数字都包含的内存分配有：
used_memory_rss的rss是Resident Set Size的缩写，表示该进程所占物理内存的大小，是操作系统分配给Redis实例的内存大小。除了用户定义的数据和内部开销以外，used_memory_rss指标还包含了内存碎片的开销，内存碎片是由操作系统低效的分配/回收物理内存导致的。
操作系统负责分配物理内存给各个应用进程，Redis使用的内存与物理内存的映射是由操作系统上虚拟内存管理分配器完成的。
举个例子来说，Redis需要分配连续内存块来存储1G的数据集，这样的话更有利，但可能物理内存上没有超过1G的连续内存块，那操作系统就不得不使用多个不连续的小内存块来分配并存储这1G数据，也就导致内存碎片的产生。
内存分配器另一个复杂的层面是，它经常会预先分配一些内存块给引用，这样做会使加快应用程序的运行。
理解资源性能
跟踪内存碎片率对理解Redis实例的资源性能是非常重要的。内存碎片率稍大于1是合理的，这个值表示内存碎片率比较低，也说明redis没有发生内存交换。但如果内存碎片率超过1.5，那就说明Redis消耗了实际需要物理内存的150%，其中50%是内存碎片率。
若是内存碎片率低于1的话，说明Redis内存分配超出了物理内存，操作系统正在进行内存交换。内存交换会引起非常明显的响应延迟，可查看used_memory介绍章节。
上图中的0.99即99%。
用内存碎片率预测性能问题
倘若内存碎片率超过了1.5，那可能是操作系统或Redis实例中内存管理变差的表现。下面有3种方法解决内存管理变差的问题，并提高Redis性能：
「1. 重启Redis服务器：」
如果内存碎片率超过1.5，重启Redis服务器可以让额外产生的内存碎片失效并重新作为新内存来使用，使操作系统恢复高效的内存管理。额外碎片的产生是由于Redis释放了内存块，但内存分配器并没有返回内存给操作系统，这个内存分配器是在编译时指定的，可以是libc、jemalloc或者tcmalloc。
通过比较used_memory_peak, used_memory_rss和used_memory_metrics的数据指标值可以检查额外内存碎片的占用。从名字上可以看出，used_memory_peak是过去Redis内存使用的峰值，而不是当前使用内存的值。
