基于Redis缓存可提升的数据统计性能（数据统计 redis缓存）

随着信息经济的发展，企业的数据处理能力更加关键，传统的数据库单点，查询性能较低。特别是在保存相关统计数据时，数据量大且高并发场景的时候，数据的统计处理能力明显不够。有时候，即便是用了传统的缓存技术，也只能满足普通场景下的缓存需求，无法满足复杂统计场景下的性能需求。

考虑到以上情况，引入进Redis缓存，可以大大提高系统的查询能力和统计处理能力，显著提升数据统计的性能。Redis的读写性能极快，内置的数据结构可以较好地满足不同的需求，因此可以作为普通缓存以及复杂数据统计处理的基础，非常适合高并发以及复杂数据统计处理场景，极大地提升系统的统计处理能力，从而提高系统的数据统计性能。

为了充分发挥Redis的性能，我们可以针对复杂统计场景，采用Redis进行缓存预处理，然后离线计算 ，也可以运用Redis数据结构 （ 如 Hash 、Zset 等） 的原子性操作，对于相关的统计数据进行增量处理，而不需要经过频繁的查询结果再汇总处理，极大地提升了数据统计的性能。

基于Redis的数据统计，不仅可以提高计算性能，同时也可以最大程度地减少数据库的访问，从而缩短后端数据处理的时间，提升后台服务器的处理能力以及系统性能。具体实现方式如下：

public int getUserCount(String key, String keyValue) {
    String userCount = jedis.get(key);//基于Key获取Redis缓存里的User数量
    if (userCount != null) {
        return Integer.parseInt(userCount);
    }
    // 计数，更新redis缓存
    int count = userMapper.getCount(key, keyValue);
    jedis.set(key, String.valueOf(count));
    return count;
}

通过以上方式，可以大大提升数据统计的性能，做到低时延、高吞吐的数据统计查询，不断提升业务的数据处理性能，有效改善用户体验，提供更可靠的数据统计服务。