实现高并发的Redis异步机制（高并发redis异步）

Redis发展至今，是Web应用最流行的内存数据库。它有着卓越的性能和高可靠性，同时把信息存储在内存中，可以让数据更加迅速地读取，从而提升数据处理的效率。然而，如果所处理的数据量庞大，要实现高性能的Redis，就需要借助异步机制的支持。

有效缓解高并发压力的Redis异步机制主要分为两种：事件驱动异步和多线程异步。

（1）事件驱动异步

基于事件驱动异步，采用多级反馈系统来处理数据，每次请求分发都可以按照用户过滤定义触发，由系统处理。Redis事件驱动，在处理完后会立刻返回结果，Redis实际上是工作在一个单进程模型上，并且不同的任务会顺序执行，但是由于请求分发的动作对所有任务都无法做到保证有序，所以在处理的时候更加依赖有状态转移。

下面来介绍一下下列经典实例：

“`javascript

// 新建client

client = redis.createClient();

// 事件监听

client.on(‘ready’, () => {

…

});

// 连接

client.connect();

// 设置key

client.set(‘key’, ‘value’, (err, reply) => {

…

})

// 获取key

client.get(‘key’, (err, reply) => {

…

})

// 退出

client.quit();

（2）多线程异步

多线程异步是一种更简单的高性能机制，它把一系列的任务分解到多个线程，从而提高处理数据的效率。当多个处理任务阻塞非常普遍时，而且大量任务又是一个整体块，此时在利用多线程异步机制处理任务时，效率要比单线程更高。

多线程异步的主要原理如下：

的实现原理是通过 fork() 函数创建若干个进程，通过Pipe或Socket等进程间通信机制实现通信，同时利用线程池管理线程，最后在主进程中收集每个子进程处理结果，最终完成进程任务处理

通过以上技术，Redis可以实现异步处理大量数据，缓解高并发压力，极大提升处理的效率。软件的开发者可以把Redis多任务分解到多个线程，从而更新提升多任务处理的效率，提高系统的性能。

综上所述，Redis的异步机制可以极大的缓解高并发的压力，从而极大提升数据处理的效率。