处理提升效能Redis实现线程并发处理（redis线程并发）

处理提升效能：Redis实现线程并发处理

随着互联网技术的不断发展, 在高用户量并发访问下, 如何处理好服务器的并发问题已成为一个值得深思的话题。以前，我们往往采用线程池等技术升级服务器的处理能力，但这些方式在高并发情况下，处理能力仍然有待提高。近年来，Redis数据库成为主流数据库之一，通过使用Redis可以帮助我们实现更高效的线程并发处理。

Redis是一种内存数据库，它的特点是运行速度快。Redis将数据存储在内存中，这降低了访问数据的时间。而且Redis可以高速读写数据的同时支持事务操作。利用Redis的特性，我们可以实现线程并发处理，从而提高服务器的加载能力，解决高并发情况下服务器的性能瓶颈问题。

在实现线程并发处理之前，我们需要先安装 Redis 程序。这里提供一份 Redis 的简单安装教程（适用于windows环境）。

1. 下载Redis

Redis官网提供了Windows版本的Redis下载地址，可以到其官网下载最新的Redis:

https://redis.io/download

2. 安装Redis

下载后解压到指定目录，然后打开redis.windows.conf文件，将daemonize属性修改为yes，这样启动时就可以作为服务运行了。

3. 启动Redis

打开cmd，进入到Redis的bin目录，运行 redis-server redis.windows.conf 命令即可启动Redis。

启动Redis之后，我们就可以开始实现线程并发处理了。下面提供一个简单的Redis线程并发处理例子：

“`python

import redis

import threading

def redis_thread():

redis_obj = redis.Redis(host=’127.0.0.1′, port=6379, db=0)

# 模拟计数

for i in range(100):

redis_obj.incr(‘thread_test’)

if __name__ == ‘__mn__’:

threads = []

for i in range(10):

t = threading.Thread(target=redis_thread())

threads.append(t)

for t in threads:

t.start()

以上代码中，我们创建了一个redis_thread()线程，循环将“thread_test”这个key对应值自增1。接着创建了10个线程，并把线程对象保存在threads数组中。最后循环开启线程，实现了Redis多线程并发处理的功能。

通过Redis实现线程并发处理，我们可以极大提高服务器的处理效率，也可以减少因高并发而导致的性能瓶颈问题。值得注意的是，Redis每秒可以读写10万个以上的数据，随着数据存储的增加其性能不断提升。因此，合理的利用Redis能够很好地解决服务器的并发问题。