Redis出现并发压力怎么办（并发导致redis）

Redis是目前比较受欢迎的一款内存数据库，其优势是可以处理高并发请求和提供高性能。但是，随着业务量的增加，会遇到并发压力，导致性能下降甚至服务可用性下降问题。那么，当出现Redis并发压力问题时，应该怎么办呢？

分析原因，查找引起Redis并发压力的根本原因。可以通过使用监控工具，例如Redis’s Monitoror进行检测，寻找对Redis服务器影响最大的Key/Value值或命令，从而排除性能瓶颈的原因。另外，可以尝试改进Redis的服务器参数设置、网络环境优化等，以达到改善性能的目的。

采取技术措施进行应对。一种有效的做法是应用缓存技术，例如使用多台Redis服务器，分散用户请求压力；使用Redis集群，对存取量大的Key/Value进行分区管理；使用Redis穿透，为用户提供有效限流；使用异步任务队列处理部分较高并发的任务；采取定时删除策略，定期删除一些不常用的Key/Value等等。

如果需要的话，也可以扩容，比如更换更大内存的服务器，多加几台Redis服务器等等。

总结起来，当Redis遇到并发压力时，应该首先分析原因，然后采取技术措施应对；如果可以，还可以适当扩容。下面是一段示例代码，可以用来限制Redis并发压力：

 import redis
 
 pool = redis.ConnectionPool(host='localhost',port=6379,db=1)
 r = redis.Redis(connection_pool=pool)
 
MAX_CONCURRENCY = 5

while True:
    # 获取Redis键值，判断当前是否达到最大并发量
    concurrent_num = r.get("concurrent_num") or 0
    if concurrent_num 
        # 如果没有到最大并发量，则将键值设为当前并发量+1
        r.set("concurrent_num", int(concurrent_num) + 1)
        # 业务处理
    else:
        # 如果到达最大并发量，则终止本次请求
        break

通过以上代码，可以限流，控制Redis并发压力，从而保证性能与可用性。

综上所述，当出现Redis并发压力时，应该正确分析原因，然后采取技术措施进行应对，必要时还可以进行扩容，以达到改善性能、提升可用性的目的。