优化高并发环境下Redis的阻塞解决方案（高并发redis阻塞）

随着互联网技术的发展，网站的用户量呈现出节节攀升的趋势，因此系统的并发能力和稳定性变得尤为重要。常见的缓存解决方案有Memcached等，但他们没有Redis广泛使用的重要原因是其支持复杂结构的数据存储，可以方便在多层次使用缓存数据，极大提高系统性能。然而，在高并发下，在性能和安全性方面，Redis也会面临着挑战。

为防止高并发环境下Redis的阻塞，有几个常见的解决方案可供参考：

1. 加入缓存预热：用一定的业务脚本在缓存中提前存放一部分热点数据，能够缓解大量的瞬时请求。

2. 限制并发：通过设置Redis的最大连接数，限制当前最大的链接数，避免因请求过多而出现阻塞。

3. 锁优化：在读写复杂的业务处理过程中，一定要使用分布式锁的机制，尽可能保证异步、超时逻辑。

4. 缓存雪崩：缓存雪崩也是高并发环境下Redis很容易出现的问题，此时可以通过设置缓存有效时间，失效后重新维护缓存数据，以减少其副作用。

以上便是优化高并发环境下Redis的一些建议，从业务脚本上针对性地进行优化，有效提高Redis的稳定性，从而达到降低访问延迟、提高用户体验的目的。

例如：

假设需要获取一个key的value，传统方式是这样的，

String key = "keyName";  
String value = jedis.get(key);

考虑到安全性，现在使用getSet方法，获取value之前将value设置为写锁，阻止其他线程抢占，当写操作完成后再解锁。

String key = "keyName";
// 设置写锁
String lockResult = jedis.getSet(key,new String("lock"));
// 读取value
String value = jedis.get(key);
// 释放写锁
if("lock".equals(lockResult)){ 
     jedis.del(key);
}

实际开发中，还可以考虑进一步的优化，比如加入延时、超时逻辑等。希望上述内容能为大家在高并发环境下，优化Redis的技术方案提供一些思路。