如何应对Redis高并发访问问题（怎么处理redis高并发）

# 如何应对Redis高并发访问问题

Redis是一款基于内存的高性能键值对存储系统，能够极大提升动态应用的性能，但是当遇到并发访问的问题的时候，就可能出现一些问题，本文将介绍如何正确应对Redis的高并发访问问题。

## 1. 控制请求的频率

最直接的解决方法就是对请求的频率即流量进行间歇型的控制和限制，采用一定的限制策略可以有效降低背压，减少服务端负载。可以使用docker rate limiting，以每秒请求数量为界线，在限制范围内限制请求，从而可以有效减少资源消耗，如：

“`docker

docker run –ulimit-n=100

-p 5000:5000 -it –rm

–name rate_limit

docker/rate-limit

## 2. 使用连接池

使用连接池可以有效缓解客户端的并发访问，减少请求等待的成本，通常可以把连接池理解成一个缓存，它会预先创建客户端的连接，当客户端请求数超过缓存中能够容纳的连接时，缓存会暂时拒绝接收，等待缓存连接变更时，再从连接池中获取连接，从而提高访问效率：

```javascript
// 建立Redis连接池
const pool = awt redis.createPool(OPTIONS)
// 获取客户端连接
const client = awt pool.acquire()
// 使用客户端连接
// ...
// 释放客户端连接
awt pool.release(client)

## 3. 负载均衡

负载均衡也是可以改善Redis高并发 situation的有效方法，负载均衡通过增加缓存服务器，增加请求能力，更好的处理压力，一种可行的办法是采用分片算法将key分散放置在不同的Redis服务器上，客户端根据key选择对应的服务端，从而提高请求性能。

使用分片就要使用分片算法，下面是一个简单的哈希分片算法：

“`javascript

// 假设分片数量为 M

// 计算出 key 的哈希值Hash

let slot = Hash % M

// 将key 放置在第slot个分片上

## 4. 使用事务

在使用Redis时，有时会遇到大量的更新操作需要进行，可以使用事务，将大量操作并发地打包，一次性发送至服务器，减少请求次数和传输时间，可以提高更新&查询的性能，提升客户端的体验：

```javascript
// 开启事务
multi = client.multi()
// 将一组连续的命令放置于事务中
multi.set('key_1', value_1)
multi.incr('key_2')
multi.expire('key_2', EXPIRE_TIME)
// 提交事务
multi.exec()

## 结语

通过以上4个方法可以有效改善Redis的高并发问题，从而提升服务在高并发访问时的性能，使客户端有一个更好的服务体验。