在使用Redis进行在线人数统计时，性能优化非常关键，以下是一些有效的性能优化技巧：

1. 选择合适的数据结构：

   • 使用有序集合（ZSet）可以同时存储在线用户的名单以及用户的上线时间，适用于需要聚合操作的场景。
   • 使用集合（Set）仅存储在线用户的名单，适用于不需要存储用户上线时间的场景。
   • 使用HyperLogLog可以减少内存消耗，适用于只需要在线用户数量的场景。
   • 使用位图（Bitmap）可以在节约内存的同时记录在线用户的名单，并进行聚合计算。

2. 减少键的大小：

   • 使用紧凑的键名可以减少内存占用，避免使用冗长的命名。

3. 使用Hash数据类型来压缩存储：

   • 将多个相关的String键值对合并到一个Hash中，减少内存消耗。

4. 使用压缩列表（ziplists）来存储小的List和Set：

   • 对于小型的List和Set，Redis可以使用ziplist来存储，减少内存占用。

5. 使用更紧凑的编码格式：

   • 对于小型的Sorted Set，可以使用ziplist来存储，减少内存占用。

6. 定期清理过期数据：

   • 使用Redis的定时任务功能或定期执行脚本来清理过期数据，减少内存占用。

7. 分布式部署：

   • 利用Redis的集群功能进行分布式部署，分担负载和提高可用性。

8. 使用布隆过滤器：

   • 使用布隆过滤器来过滤掉无效的用户标识，提高查询效率。

9. 避免使用复杂度高的命令：

   • 了解不同命令的操作复杂度，避免使用复杂度高的慢查询命令。

10. 优化数据结构和算法：

    • 选择合适的数据结构和算法，避免使用复杂度太高的方法。

11. 使用位图进行在线人数统计：

    • 通过位图来记录每个用户的在线状态，每个用户占用一位，节约内存。

12. 监控与调优：

    • 使用Redis的监控工具监控性能和健康状态，并根据负载调整参数。

13. 减少内存碎片：

    • 定期执行内存整理，减少内存碎片，提高查询性能。

通过这些优化措施，可以确保Redis在高负载下仍能保持高效运行，有效地支持在线人数统计功能。