优化Redis操作，提升效率（一次redis操作耗时）

随着现今社会对大数据的不断关注，缓存技术也越来越受到重视，其中以Redis作为最主要的技术。本文介绍如何优化Redis的操作效率，提升Redis的效率。

　　Redis是一款高性能键值存储数据库，它的特点是快速、灵活、正确。从Redis的使用方式可以分为两种，一是单机/独立模式，在单台机器上运行，提供一般的数据库服务；另一种是哨兵/集群模式，生产环境更多使用该模式，支持多台服务器组成一个集群，有效提高服务可用性和稳定性。

　　优化Redis的操作效率，需要从以下几个方面考虑：

1、添加二级缓存。Redis的查询性能不如数据库，如果在进行读取操作时，引入二级缓存，可以大幅度提高查询效率。另外，Redis读取时内存占用应该合理，所以需要进行数据分片或者缩减数据。

2、根据实际需要进行优化配置。针对Redis有大量的配置参数，让我们可以根据实际情况来优化Redis的操作，例如修改数据库大小、最大内存使用量等。

3、进行Redis集群优化。Redis集群是Redis的最佳实践，我们可以利用Redis集群的功能优化Redis的操作，例如通过不同的集群节点之间的数据迁移、数据分片等，以提高Redis读写的效率。

4、使用Pipeline进行批量操作。Pipeline是Redis的技术，使用此技术可以高效的执行大批量的命令，大大减少命令执行的时间，提升Redis操作的效率。

例：

# 连接
r = redis.StrictRedis(host='10.0.2.129', port=6379, db=1)
pipe = r.pipeline()
# 设置
key = "data:ceeb1a2f-fb03-c83a-cfa8-60960678ecef"
pipe.hmset(key,"name", "Jim Green", "age", 25, "salary", 5000)

# 获取
pipe.hgetall(key)
# 提交批量操作
pipe.execute()

　　以上是优化Redis操作的几个方面，如果能结合实际情况灵活选择对应方法，就可以大大提升Redis的效率。