优化Redis调用，降低系统开销（减少redis 调用）

Redis是一套快速内存数据库，可以满足高并发访问和实时性能低延迟的要求，是现今应用系统中的必备工具之一。但是，如果应用程序没有进行优化，调用Redis时将会产生大量的访问开销，大大降低系统的性能。

有几种方法可以用来优化Redis调用，用于降低系统开销。

可以通过压缩数据文件的方式来减少Redis调用，由于数据文件越小越容易读取，所以可以显著降低Redis调用所需要的时间。有不同的压缩方法，如BZip2和GZip等，可以根据实际数据文件大小来选择不同的压缩方法。另外，可以使用缓存策略，如LRU（最近最少使用）等，以减少Redis调用的次数，提升系统的性能。

可以使用一些技巧来减少Redis调用，比如在应用程序中建立一些缓冲区，用于存储必须不断查询的Redis对象，这样就可以每次优先读取缓冲区中的数据，而不必频繁请求Redis服务器。另外，可以通过分治的方式来减少Redis调用，将一个大的Redis查询分割成若干个小的Redis查询，这样可以降低每次Redis查询的数据量，也可以减少Redis调用的次数。

可以使用异步编程的方式来实现异步Thrift服务（ATS），它可以以双向异步的方式调用Redis，从而减少Redis调用的次数，从而提高系统的性能。

以上就是几种优化Redis调用，以降低系统开销的方法，有效利用这些方法可以显著提高系统的性能，降低Redis调用所产生的开销。

例：用C#编写缓存策略（LRU）

public static void LruCache()

{

//初始化缓存hash表

Dictionary dict = new Dictionary();

//定义滑动窗口大小为10

int maxSize = 10;

//定义当前窗口大小

int currentSize = 0;

//存储最近访问的元素的key值

Stack stack = new Stack();

//添加元素

public void Add(string key, object value)

{

//判断是否超出最大窗口大小

if (currentSize == maxSize)

{

//超出允许的最大窗口大小，把最近最少访问的元素从字典和栈中移除

string removeKey = stack.Pop();

dict.Remove(removeKey);

currentSize–;

}

//把新元素添加到字典

dict.Add(key, value);

currentSize++;

//把新现元素加入栈中

stack.Push(key);

}

//获取元素

public object Get(string key)

{

//从字典中获取数据

if (dict.TryGetValue(key, out object value))

{

//查询成功,把这个元素放入栈中，表示最近访问过

stack.Push(key);

return value;

}

return null;

}

}

以上就是用C#编写的LRU缓存策略的例程，可以对比较常用的数据进行缓存，以减少Redis调用次数，降低系统开销。