当Redis的CPU使用率高达90%时，说明Redis服务器可能处于过载状态，这可能会导致响应时间变长甚至服务中断。要处理这种情况，可以考虑以下几种策略：

1. 分析和优化

• 性能监控：使用监控工具（如Prometheus、Grafana）监控Redis的性能指标，找出CPU使用率高的具体原因。
• 命令优化：检查Redis的慢查询日志，识别并优化耗时较长的命令。尽量避免使用复杂的Lua脚本和阻塞命令。
• 数据结构优化：选择合适的数据结构和命令，避免使用过多的内存或复杂度高的操作。

2. 扩展和分片

• 水平扩展：通过增加Redis节点来分担负载。可以使用Redis Cluster或Redis Sentinel来实现高可用性和自动分片。
• 数据分片：将数据分片到多个Redis实例中，以减少单个实例的负载。

3. 缓存策略调整

• 缓存清理策略：调整Redis的内存清理策略（如LRU、LFU）以更高效地管理内存。
• 数据过期策略：确保设置合理的数据过期时间，以减少过期数据占用的内存。

4. 资源提升

• 硬件升级：考虑升级服务器的硬件配置，如增加CPU核心数和内存容量，以提高Redis的处理能力。
• 网络优化：确保Redis服务器与客户端之间的网络连接稳定，带宽充足。

5. 负载均衡

• 请求分流：使用负载均衡器将请求分散到多个Redis实例上，以减轻单个实例的压力。
• 限流和降级：在应用层实现限流和降级策略，以减缓对Redis的请求压力。

6. 进程调整

• 多线程（Redis 6.0及以上）：Redis 6.0引入了I/O多线程，可以通过配置多线程来提升并发处理能力。

7. 代码层面改进

• 批量操作：尽量使用批量操作（如MGET、MSET）以减少网络往返和命令处理的开销。
• 连接池：确保使用连接池来管理Redis连接，减少连接创建和销毁的开销。

8. 其他

• 持久化策略：如果RDB或AOF持久化策略对性能影响较大，可以考虑优化持久化配置，如调整AOF重写策略。

通过以上策略，可以有效地降低Redis的CPU使用率，提高系统的整体性能和稳定性。每个解决方案的适用性取决于具体的应用场景和Redis的使用模式，因此需要根据实际情况进行调整和优化。