在Spring Boot中使用Redis時，如果需要配置多個數據源，性能優化是一個重要的考慮因素。以下是一些建議來優化多數據源情況下的Redis性能：

1. 連接池配置

確保每個數據源都使用合適的連接池配置。Spring Data Redis提供了LettuceConnectionFactory和JedisConnectionFactory兩種連接工廠，它們都支持連接池。

# LettuceConnectionFactory 配置示例
spring:
  redis:
    lettuce:
      pool:
        max-active: 100
        max-idle: 50
        min-idle: 10
        max-wait: 1000ms

2. 數據庫選擇

確保每個數據源連接到不同的Redis數據庫。Redis默認有16個數據庫（0-15），可以通過配置來選擇不同的數據庫。

spring:
  redis:
    lettuce:
      database: 1

3. 序列化優化

使用高效的序列化方式來減少數據傳輸大小。常見的序列化方式包括JSON、MessagePack、Kryo等。

spring:
  redis:
    serialization:
      type: org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer

4. 批量操作

使用批量操作來減少網絡往返次數。Spring Data Redis提供了RedisTemplate和StringRedisTemplate，它們支持批量操作。

@Autowired
private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

public void batchSet(Map<String, Object> map) {
    redisTemplate.opsForValue().setAll(map);
}

public Map<Object, Object> batchGet(Collection<String> keys) {
    return redisTemplate.opsForValue().multiGet(keys);
}

5. 管道（Pipelining）

使用管道來減少網絡延遲。管道可以將多個命令一次性發送給Redis服務器，減少網絡往返次數。

@Autowired
private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

public void pipelineSet(Map<String, Object> map) {
    redisTemplate.executePipelined(new RedisCallback<Object>() {
        @Override
        public Object doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
            for (Map.Entry<String, Object> entry : map.entrySet()) {
                connection.set(entry.getKey().getBytes(), entry.getValue().toString().getBytes());
            }
            return null;
        }
    });
}

6. 緩存策略

合理使用緩存策略，如LRU（最近最少使用）緩存，來減少對Redis的直接訪問。

@Bean
public CacheManager cacheManager() {
    RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
            .entryTtl(Duration.ofMinutes(10))
            .disableCachingNullValues();

    return RedisCacheManager
            .builder(redisConnectionFactory())
            .cacheDefaults(config)
            .build();
}

7. 監控和調優

使用監控工具來監控Redis的性能，如Redis CLI的INFO命令或第三方工具如Prometheus和Grafana。根據監控數據進行調優。

8. 避免阻塞操作

避免在Redis中使用阻塞操作，如BLPOP和BRPOP，這些操作會阻塞其他操作，影響性能。

9. 分片和集群

如果單個Redis實例無法滿足性能需求，可以考慮使用Redis分片或集群來分散負載。

10. 代碼優化

確保代碼中沒有不必要的Redis操作，盡量減少對Redis的訪問次數。

通過以上這些優化措施，可以在多數據源的情況下提高Spring Boot應用中使用Redis的性能。