Redis挑战海量数据写入之路（大数据量写入redis）

Redis在大规模分布式系统中处理海量数据写入方面挑战较大，尤其是在提供高吞吐量、低延迟的情况下，其处理时间更是成为一大难题，目前绝大多数企业都处于这种困境中。本文将从减少写入压力、使用缓存技术以及架构调整三个方面着手，介绍如何提升Redis的处理海量数据写入的效率。

减少Redis写入压力，可以采用简单、高效的数据分块写入技术。举个例子，假设一个存储服务要存储一百万条数据，普通方法一次写入一百万次，显然是非常低效的。因此，采用数据分块写入的方法，每次写入的数据量可以控制在比较适合Redis的范围内，有效地减少负载，从而提高数据写入的效率:

“`Java

//写入入参

Map> dataMap = new HashMap();

//将入参分块

List> dataList = Lists.partition(dataMap.get(“data”),1000);

//循环写入

for (List list : dataList) {

jedis.setList(“data”, list);

}

可以利用缓存技术，将大量写入操作移到内存中，从而避免直接使用Redis而带来的慢响应时间。在架构设计上，可以采用一个应用主节点，将频繁的写入操作移到内存中，应用主节点可以持续地刷新内存中的数据，按照预先设定的时间间隔，将内存中的数据定期同步至Redis集群中。

```Java
/**
 * 将内存中的数据同步到Redis
 */
public class RedisWriteDataConfigBack implements Runnable {
  
    @Override
    public void run() {
        //从内存中获取数据
        List dataList = MemoryData.get("data");
        //将内存中的数据同步到Redis
        jedis.setList("data", dataList);
    }
}

建议采用分布式架构，将数据处理负载分散到多个节点，以提高处理海量数据写入的效率。比如集群中每个节点读取一定量的数据，然后将数据写入zset，最终通过定期统一将节点的数据合并的方式，实现分布式地将海量数据写入Redis。

“`Java

//Mimic集群，批量存储数据

//以Key-Value对的形式存储数据

public void batchWriteToRedisByCluster(List dataList) {

for (Tmeasure data : dataList) {

//定义key

String key = data.getKey();

//定义Redis存储的value

String value = JSONObject.toJSONString(data);

//将数据写入Redis

jedis.set(key,value);

}

}

//以集合形式存储数据

public void batchWriteToRedisBySet(List dataList) {

Set stringSet = new HashSet();

for (Tmeasure data : dataList) {

//将数据转换成JSON字符串

String dataStr = JSONObject.toJSONString(data);

//添加到Set中

stringSet.add(dataStr);

}

//将数据写入Redis

jedis.addSet(“data”, stringSet);

}

综上所述，要有效地处理海量数据写入，就必须从减少Redis写入压力、使用缓存技术以及架构调整三个方面进行优化，给出具体思路之后，实操将会随之而来，整个过程上也会有明显的提升效果。