优化Redis，提升高并发处理效率（redis高并发速度慢）

Redis是一个开源的、高性能的键值型内存数据库，用于处理大量高并发实时数据处理需求。但是，如何优化Redis的配置和使用，保证对应用的有效性和性能，是需要加以注意的问题。

Redis需要采用正确的配置以提升高并发处理效率。redis.conf配置文件中，需要根据负载和服务器内存大小，设置合理的内存设置，例如采用maxmemory-samples参数来限制Redis实例占用的最大内存。此外，还可以通过maxmemory-policy参数来设置Redis在达到最大内存时的处理策略，比如设置为volatile-lru，可以让Redis根据访问时间以及元素大小进行LRU的删除操作。

可以利用缓存技术来优化Redis的高并发处理效率。通常，我们可以采用像Redis、Memcached以及Varnish这样的缓存服务，以将经常访问的数据缓存在内存里，提高对应用的并发处理性能。此外，在写入或更新数据时，可以采用Redis的Pipelining来批处理多条数据操作，以提升批量操作效率：

r.pipeline()
r.set('key1','value1')
r.set('key2','value2')
r.set('key3','value3')
r.execute()

可以采用通过数据模型来让多个线程并发执行，以分解单线程的操作，提升并发处理效率：

# 使用a特殊的ThreadLock，使线程只能访问指定的数据
threadLock = threadlock.ThreadLock()

# 这里开启5个线程
threads = []
for i in range(5):
    t = threading.Thread(target=threadFunction, args=(threadLock,))
    threads.append(t)
    t.start()
# 等待线程执行完毕
for t in threads:
    t.join()

Redis可采用复制等技术来支持高可用，以保证Redis持续可用和数据完整性，从而大大提升Redis对应用系统的高并发处理效率。

综上所述，Redis可以通过设置合理的配置参数，采用缓存技术、多线程处理技术以及复制等技术，来大大提升其处理高并发请求的效率，有效改善应用系统的性能。