探究Redis性能瓶颈的缘由

Redis性能瓶颈的探究

Redis是一款高性能的散布式内存数据库，具有高并发读写性能优势，利用到许多场景。但是由于性能有限，Redis在大数据量、高并发场景下依然有瓶颈。为了解决Redis瓶颈问题，先要对引发瓶颈的缘由进行深入探究。

1. CPU限制

在数据量比较大的情况下，如果一次性查询量大，那末CPU就会到达一定的瓶颈，因此进行大数据量的查询时，建议代码采取屡次查询，以分散单次的查询量，避免CPU瓶颈。

例如：

List query(int start, int end){
 List list = new ArrayList();
 for(int i = start; i 
  String key = "key:"+i;
  String value = jedis.get(key);
  list.add(value);
 }
 return list;
}

//屡次分段查询
List query(int start, int end){
 List list = new ArrayList();
 //每次只查询500条，避免CPU瓶颈
 int step = 500;
 int times = ((end-start)+step⑴)/step;
 for(int i = 0; i 
  int startIndex = start+i*step;
  int endIndex = start+(i+1)*step;
  if(endIndex > end){
   endIndex = end;
  }
  list.addAll(query(startIndex,endIndex);
 }
 return list;
}

2. 对Redis的查询次数过量

在大量的存取操作中，Redis的查询次数会显著打消，遇到多数据的要求时，最好采取mget或mset操作，将多条任务合并为一次完成，提高查询性能。

例如：

if(jedis.exists(key1) && jedis.exists(key2) && jedis.exists(key3) ...){
 //do something
}
//将3次查询合并为一次
if(jedis.exists(key1,key2,key3...)){
 //do something
}

3. 复杂度太高

Redis本质上是内存中的一个数据库，内存有限，存储太多，复杂性就会高昂，对系统性能造成负面影响，所以要慎重使用Redis，在使用Redis时，一定要斟酌数据的复杂度问题。

例如：

//将400条数据寄存在一个hash中，会造成Redis系统复杂度太高
 Map map = new HashMap();
 for(int i = 0; i 
 map.put(“key"+i,i);
 }
 jedis.hmset("hashKey",map);

以上三点就是影响Redis性能的主要缘由，在实现Redis的优化时，需要从这三方面入手，努力提高Redis的性能指数。