解决高并发场景下Redis性能瓶颈（高并发下redis的瓶颈）

Redis是一个高性能、开源的内存数据存储系统，可用于存储键值对数据。在大多数Web应用程序中，高并发场景下，Redis可以提供出色的性能，降低资源占用，节约时间，提升用户体验。但也潜在的存在一些性能瓶颈，因此，面对高并发场景下的Redis性能瓶颈，要想解决，仍需要改善下述方面：

1、分片多机部署

一个Redis实例虽然拥有良好的性能，但是多数服务器中的Redis的实例是有数量限制的，所以面对高并发的情况，仍可以考虑将数据量巨大的应用分散到多台Redis实例中，以支持处理更多的请求，提高Redis性能。

代码示例：

splittingRedis = require(‘redis-shard’);

let myRedisClient =

splittingRedis.createClient({hosts:[‘localhost:6379′,’localhost:6380’]})

myRedisClient.hset(‘hash’, ‘key’, ‘value’);

2、使用多种存储类型

Redis有多种存储类型，包括string、list、hash、set、sorted set等，虽然每种类型有一定的优势，但特定的场景可以在不同的存储类型之间权衡，以改善Redis的性能，例如、将Map换成String的方式来存储，或者用Set更换List来存储，这种方式可以减少redis的空间消耗，有效优化性能。

代码示例：

redisClient.set(‘string type’, JSON.stringify({

foo: ‘bar’

}));

3、缩短数据源请求时间

降低查询数据源（如MySQL）时间也是一种重要的优化方法，即在查询MySQL时，尽量并行查询比顺序查询要快，例如，可以考虑使用数据库索引，使用SQL语句让它更有效，这样可以把关系型数据库中的数据取得尽可能快，同时存入Redis，以提升Redis的性能。

代码示例：

connection.query(“SELECT * FROM users WHERE id=2”, (err, result) => {

if (err) {

console.log(“Error selecting data from DB!”, err);

return;

}

//对查询结果进行操作, 获得用户信息

//存入redis

redisClient.set(“user_info_2”, result);

});

综上所述，原有Redis性能瓶颈，可以从数据分片多机部署、采用多种存储类型以及缩短数据源请求时间等方面进行优化以解决高并发场景下Redis的性能瓶颈。