云数据库 Tair（兼容 Redis）实例作为更靠近应用服务的数据层，通常会执行较多的数据存取并消耗网络带宽。不同的实例规格对应的最大带宽有所不同，当超过该规格的最大带宽时，将对应用服务的数据访问性能造成影响。
步骤一：查询流量使用率
查询实例在指定时段的流量使用率。具体操作，请参见查看性能监控。
本案例中，入流量和出流量的使用率快速上升并持续维持在100%，如下图所示：
通常来说，流量的平均使用率持续保持在80%时需引起注意，可能流量不足。
需关注的监控指标为Intranet In Ratio（入流量使用率）和Intranet Out Ratio（出流量使用率）。
图 1. 流量使用率示例
步骤二：优化流量使用率
调整实例的带宽，降低对业务的影响并获得较长的时间窗口来排查问题。具体操作，请参见手动增加实例带宽。
当业务的访问量与预期带宽消耗不匹配，例如流量使用率的增长趋势和QPS的增长趋势明显不一致。您可以通过缓存分析功能，发现实例中存在的大Key。具体操作，请参见离线全量Key分析。
对大Key（通常大于10 KB）进行优化，例如将大Key拆分、减少对大Key的访问、删除不必要的大Key等。
图 2. 大Key分析示例
对于集群架构的Tair（企业版）内存型实例，可开启代理查询缓存功能（Proxy Query Cache）以应对因热点Key引发的流量过大或倾斜的问题。更多信息，请参见实时Top Key统计、通过Proxy Query Cache优化热点Key问题。
可选：对于集群架构的实例，可使用直连模式来应对业务上的网络超大流量。具体操作，请参见开通直连访问。
说明开启直连后，实例的整体带宽限制变为单个分片的最大带宽*分片数，例如128分片的集群实例，每个分片的最大带宽为96 MB/s，开启直连后整体带宽为12,288 MB/s。
经过上述步骤优化后，流量使用率依旧较高，可评估升级至更大内存的规格，以承载更大的网络流量。具体操作，请参见变更实例配置。
说明在正式升级实例的规格前，您可以先购买一个按量付费的实例，测试要升级到的目标规格是否能够满足业务的负载需求，测试完成后可将其释放。关于如何释放实例，请参见释放按量付费实例。