实现高性能：利用Redis缓冲优化系统并发量（高并发调redis）

随着技术的发展，大量的互联网应用像微信、微博、淘宝或者其他游戏在国内发力，提高系统的并发量逐渐成为讨论的热门保持系统在高并发情况下的稳定运行，成为了互联网行业开发者越来越关注的点。对于我们来说，实现高性能有很多方法，如缩减事务时间，优化数据结构等。本文将重点介绍如何通过Redis缓存来最大程度地提升系统的并发量。

首先，我们需要了解Redis缓存的概念和原理，Redis缓存是一种快速缓存系统，它使用内存储存数据，因此相比使用文件系统来快速读取和写入，Redis缓存能够更快地实现这些操作，从而提高系统的性能和效率。

借助Redis缓存，我们可以将数据访问从必须从数据库检索的数据库转移到内存当中，从而缩短取值的时间，提高数据的访问速度，在处理高并发状态下的请求时更强大更有效，实现对系统的性能优化。

下面我们看一段代码，从源数据库获取数据：

// 从源数据库获取数据
String key = "dataKey";
String data = sourceDataBase.get(key);

现在我们可以借助Redis缓存来优化：

// 优化后
String key = "dataKey";
String data = null;
// 优先从redis中检索数据
data = redis.get(key);
if (data == null) {
  // 数据未缓存，则从源数据库获取
  data = sourceDataBase.get(key);
  // 数据获取之后，将数据进行缓存
  redis.set(key, data);
}

从上述的流程可以看出，优化之后的操作里多出了一个缓存步骤，就是将从数据库获取到的数据进行缓存，这样在后续请求数据的时候，首先在Redis缓存中去检索，从而能够以最快的速度拿到数据，从而有效地提升系统的访问速度，可以起到缓解高并发压力，实现高性能优化。

通过Redis缓存，能够有效地将数据从源数据库转移到内存当中，极大地减少了从数据库中获取数据的时间，且操作简单，执行快捷，从而使的系统能够以高效的运行状态呈现，从而满足高并发的情况，从而达到高性能优化的目的。