redis缓存大量key处理请求的优化策略（大量key请求redis）

Redis缓存大量key处理请求的优化策略

随着物联网的诞生，越来越多的TLT及相关服务请求被释放出来，服务器面临着巨大的压力。针对这种情况，采用redis缓存大量key处理请求的优化策略，极大的提升了服务器的处理能力，有效的缩短了响应时间，降低了系统的成本。

将redis存储在内存中，可以减少磁盘的访问次数，有效的提高了系统的性能。使用redis的过期设置，当一个key到达过期时间后，会自动删除，可以有效的避免缓存过大所导致的性能问题。此外，在redis中使用缓存对象批量保存数据，能够提升数据存取效率，提高系统的吞吐量。

此外，redis支持集群，可以有效的解决大量key处理请求时的性能瓶颈问题。采用多台服务器集群部署，可以将不同粒度、数据量不同的任务分配到不同的服务器去，并增加服务器的容量，降低单台服务器的负载，提高吞吐量。

另外，采用redis的数据索引功能，可以有效的提升DML操作的性能；同时使用redis的发布订阅功能，可以在消息系统多播及相应的管理工作上取得显著的改善。

利用redis的技术优势，可以有效的解决大量key处理请求所带来的性能瓶颈问题，有效的提升系统处理能力，可靠的存储结构，可以满足各类业务需求。

以上是redis缓存大量key处理请求的优化策略。下面给出一段代码，仅供参考：

//设置缓存KEY

String key = “key_” + id;

//设置缓存的过期时间

int expire = 1 * 60 * 60;

// 设置redis缓存

Jedis jedis = new Jedis(“localhost”,6379);

jedis.setex(key , expire , data);

//从缓存中读取数据

String data = jedis.get(key);

//获取缓存key对应的有效时间

String cacheTime = jedis.ttl(key);