在实时性要求较高的场景中，避免使用Redis（什么场景不使用redis）

随着移动互联网的发展，实时性的要求也随之提高。比如，在电子商务、游戏、物联网等常见的现代应用场景下，对运算速度要求非常高，以便获得及时准确的数据。其中，Redis被广泛用于满足实时性需求，但也存在一些风险。

Redis有一定的瓶颈。它主要通过磁盘读写或网络传输的方式进行数据的访问，响应时间与网络状态/带宽有关。因此，一旦遇到大量数据流入或网络响应时间受限的场景，Redis请求速度会出现大的延迟，影响实时性要求的较高场景的正常工作。

Redis不支持跨节点分布式计算，也就是说，所有的数据都保存在一个Redis实例内，这样很容易导致连接不稳定、网络负载偏高，因此实时性要求更高的场景会受到限制。

为此，要避免使用Redis这种单点存储解决方案，改用分布式系统会更为合适。比如，用户可以考虑使用HBase或HDFS(Hadoop分布式文件系统)存储和管理数据，这种分布式系统可支持数据的实时交互。而且，HBase的查询性能也远超Redis，几乎可以在100毫秒以内完成复杂的查询操作。另外，HDFS也具有良好的扩展性，可以快速扩展和收缩数据容量。

将HBase或HDFS等分布式系统应用于实时性要求较高的场景，可以更有效地满足数据的实时交互，并减少单点存储造成的瓶颈。

“`javascript

import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration

import org.apache.hadoop.hbase.client.HTable

def mn(args:Array[String]):Unit = {

// 连接HBase

val conf = HBaseConfiguration.create()

val table = new HTable(conf,”tableName”)

// 使用HBase API进行读写操作

// ……

}