要优化Redis初始化数据的性能，可以采取以下措施：
使用合适的数据结构：根据你的需求选择合适的数据结构，例如哈希表（Hashes）、集合（Sets）、列表（Lists）等。这可以减少内存使用和提高操作效率。
批量插入数据：尽量避免逐个插入数据，而是使用批量插入的方式。例如，使用HSET命令一次设置多个哈希表字段，或使用SADD命令一次添加多个集合元素。
使用Lua脚本：Redis支持Lua脚本，可以在服务器端执行脚本，从而减少网络往返时间和客户端与服务器之间的通信开销。你可以编写脚本来批量处理数据，例如批量更新多个键值对。
数据压缩：如果数据量很大，可以考虑使用压缩算法（如Snappy、LZ4等）对数据进行压缩，以减少内存占用和提高传输速度。需要注意的是，压缩和解压缩数据会增加CPU开销，因此需要在性能和内存使用之间进行权衡。
调优Redis配置：根据你的硬件资源和应用需求调整Redis配置参数，例如内存上限（maxmemory）、最大连接数（maxclients）、缓存策略（eviction_policy）等。这有助于提高Redis的性能和稳定性。
使用持久化存储：如果你需要在重启后恢复数据，可以使用RDB或AOF持久化方式。RDB是通过快照的方式保存数据，而AOF是通过记录服务器执行的操作来保存数据。选择合适的持久化方式可以在保证数据安全的同时，尽量减少对性能的影响。
监控和调优：定期监控Redis的性能指标（如内存使用、命令执行时间等），并根据实际情况进行调优。例如，可以调整Redis的日志级别，以减少日志记录对性能的影响。
分布式存储：如果单个Redis实例无法满足你的性能需求，可以考虑使用Redis集群或分片技术，将数据分布在多个实例上，从而提高整体性能和可扩展性。
