【解决：Redis高并发写入时的阻塞问题】（高并发redis写入阻塞）

Redis是一个开源的内存数据库，由于它的高性能和高可用性，主要用于有高并发请求的场景中，但受限于CPU和内存的性能，当并发写入的请求较多的时候，Redis处理不过来，使得运行效率急剧降低，以及潜在的阻塞风险。下面介绍几种用于解决Redis高并发写入时的阻塞问题的方法。

1. 脚本编程。Redis支持脚本执行，支持Lua语言，可以用它把多个写入请求封装为一条命令，并且确保它们写入数据库的原子性，减少消耗的资源和内存，大大提高Redis的写入性能，减少阻塞。

例如：

redis.replicate_commands()
local tbl = {
key1="value1",
key2="value2",
}
redis.call("HMSET", "myhash", unpack(tbl))

2. 异步写入。Redis的异步写入能够保证在不阻塞读请求的前提下进行写入，但在以脚本形式执行时，这一优化方法会消耗更多的资源，因此只能在一些较少的写入场景下使用。

例如：

redis.call("SET", "key1", "value1", "NX", "EX", "10")
redis.call("SET", "key2", "value2", "NX", "EX", "10", "PX", "200")
redis.call("STRING", "SET", "key3", "value3", "NX")
redis.call("EVALSHA", "myhash", "key3", "value3")

3. 事务处理。Redis支持事务机制，可以把一系列操作封装为一个事务，然后提交，保证操作的原子性，确保多个写入操作时Redis不被阻塞。

例如：

local transaction = lredis.multi()
transaction.set('key1', 'value1')
transaction.setnx('key2', 'value2')
transaction.setnx('key3', 'value3')
transaction.exec()

4. 缓存优化。对于部分比较热点的数据，可以考虑采用缓存技术，把查询和写入操作分离，减少对Redis的读写压力，同时增加查询的效率，在种类比较多的读写操作中，可以显著提升Redis的吞吐量。

以上介绍的这几种方法，都可以有效的解决Redis高并发写入时的阻塞问题，具体方法根据实际情况选用，可以有效提升Redis的写入和读取效率，有效控制Redis的性能。