解决Redis高并发读取性能瓶颈（redis高并发读取慢）

Redis作为一款非常流行的内存存储数据库，具有高并发、高性能等优势，成为目前经常用来处理分布式系统存储场景的重要工具。但是，使用Redis时，如果数据量较大，而且要求极高的并发读取性能的时候，可能会遇到读取性能瓶颈的问题。如何解决Redis读取性能瓶颈呢?

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要提高Redis读取性能，可以充分利用其对多线程的支持，开启非常多的线程，来提高批量数据的读取。比如，JAVA代码可以这样：

`for (int i = 0; i

new Thread(new Runnable() {

@Override

public void run() {

// 批量查询

List keys = new LinkedList();

jedis.mget(keys.toArray(new String[0]));

}

}).start();

}

`

架构层面上也可以采取措施，如在一定条件下，可以对Redis做横向扩展，即通过集群技术，将原来一个Redis数据库拆分成N个，每个Redis分担请求量以提高并发性能。而且，现在某些Redis云存储服务厂商，也有提供可视化的数据库级别的容量横向扩展的功能，可以选择性地使用。

再次，在程序设计上，可以统一使用Redis的Pipeline技术，这是一种批量查询的技术，可以让多个命令共同发往Redis服务器，节省每次请求的开销，提高吞吐量，缓解读取性能瓶颈。比如，JAVA代码可以这样：

`Jedis jedis = new Jedis();

Pipeline pipeline = jedis.pipelined();

for (String key : keys) {

pipeline.get(key);

}

Listresult = pipeline.syncAndReturnAll();

`

在数据层面也可以改善，针对数据量大的情况，可以考虑进行数据的水平拆分，将来大量请求可能集中在一个数据表上，由于数据量大，可能会形成很大的热点，造成读取性能瓶颈。因此，采用分表策略，将大表拆分成多个子表，可以将请求流量细化，提高读性能。

Redis能提供优良的读取性能，但是要想解决读取性能瓶颈，仍然需要注意程序设计，使用正确的多线程，横向拆分和数据水平拆分等技术合理利用Redis，才能将其最大潜力发挥出来。

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网页题目：解决Redis高并发读取性能瓶颈（redis高并发读取慢）
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