利用Redis打破高并发读取的瓶颈（redis高并发读取卡顿）

随着互联网+时代的降临，越来越多的企业都将业务部署在稳定、高性能的互联网服务上，满足高并发读取的需求。但是在一些高并发场景下，如何打破读取瓶颈，从而提升用户体验就成为了企业所要解决的关键之一。在这里，我们可以考虑利用Redis这样的产品，来解决这类问题。

Redis是一款开源的内存数据库，能够快速的处理读取请求。它的特点是通过将数据写入内存，从而实现对存储数据的有效读取及更新。因为Redis有着海量的内存驱动器，所以其能够大幅度提升读取速度，从而打破高并发读取的瓶颈。

此外，为了更进一步提升Redis读取速度，我建议在服务器端优化Redis的数据库设置，比如将数据存储模式设置为哈希表，更多的将重要数据写入内存；还可以将Redis读取API指定支持线程。同时，也可以采取多实例设计，以支持多核心的服务器，来充分的提升Redis的读取速度以及消耗的系统资源。

下面是一个示例Java代码，可以实现多实例设计，用于提升高并发读取速度：

“`java

// 声明Jedis对象

Jedis _jedis = null;

// 声明Redis实例对象

JedisPool _jedisPool;

// 声明当前服务器的处理线程数

int cpuNum = Runtime.getRuntime().avlableProcessors();

public void initJedisConfig(String host, int port, int timeout) {

//初始化redis连接池

JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();

config.setMaxTotal(cpuNum*2);

config.setMaxIdle(cpuNum);

_jedisPool = new JedisPool(config, host, port, timeout);

}

public String get(String key) {

_jedis = _jedisPool.getResource();

String value = _jedis.get(key);

_jedis.close();

return value;

}

以上就是采取Redis来打破高并发读取瓶颈的一种实践方案。通过将数据写入内存，采取多实例设计，尽可能的优化Redis数据库设置，从而有效打破高并发读取瓶颈，从而达到提高用户体验的目的。