利用Redis打破高并发读取的瓶颈(redis高并发读取卡顿)
随着互联网+时代的降临,越来越多的企业都将业务部署在稳定、高性能的互联网服务上,满足高并发读取的需求。但是在一些高并发场景下,如何打破读取瓶颈,从而提升用户体验就成为了企业所要解决的关键之一。在这里,我们可以考虑利用Redis这样的产品,来解决这类问题。
Redis是一款开源的内存数据库,能够快速的处理读取请求。它的特点是通过将数据写入内存,从而实现对存储数据的有效读取及更新。因为Redis有着海量的内存驱动器,所以其能够大幅度提升读取速度,从而打破高并发读取的瓶颈。
此外,为了更进一步提升Redis读取速度,我建议在服务器端优化Redis的数据库设置,比如将数据存储模式设置为哈希表,更多的将重要数据写入内存;还可以将Redis读取API指定支持线程。同时,也可以采取多实例设计,以支持多核心的服务器,来充分的提升Redis的读取速度以及消耗的系统资源。
下面是一个示例Java代码,可以实现多实例设计,用于提升高并发读取速度:
“`java
// 声明Jedis对象
Jedis _jedis = null;
// 声明Redis实例对象
JedisPool _jedisPool;
// 声明当前服务器的处理线程数
int cpuNum = Runtime.getRuntime().avlableProcessors();
public void initJedisConfig(String host, int port, int timeout) {
//初始化redis连接池
JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
config.setMaxTotal(cpuNum*2);
config.setMaxIdle(cpuNum);
_jedisPool = new JedisPool(config, host, port, timeout);
}
public String get(String key) {
_jedis = _jedisPool.getResource();
String value = _jedis.get(key);
_jedis.close();
return value;
}
以上就是采取Redis来打破高并发读取瓶颈的一种实践方案。通过将数据写入内存,采取多实例设计,尽可能的优化Redis数据库设置,从而有效打破高并发读取瓶颈,从而达到提高用户体验的目的。
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