玩转大数据利用Redis实现高效的并发存储（大数据并发redis缓存）

随着大数据在商业领域里面的普及，如何有效地存储大数据的挑战也不断地出现，而利用Redis，一款高性能的内存数据库，来实现高效的并发存储就成为了极具有挑战的一项工作。Redis具有非常优秀的并发性，可以支持大量并发读写和事务，它几乎可以在有限的系统负载下实现极快的数据处理速度。

具体来说，Redis支持两个主要模式：单线程运行模式，称为Single Thread，多线程运行模式，称为Multi Thread 。在SingleThread模式下，Redis会创建一个完全独立的Redis实例，它支持无限的并发请求，保证资源的高效利用。而在MulitThread模式下，Redis会创建一组独立的Redis实例以实现横向扩展，所有的实例共享相同的数据，以满足商业应用的要求。

除了模式设置之外，Redis还提供了专业的容量设置功能，例如可以自定义数据存储的位置，分层的容量设置，自动dump等等。Redis还可以通过调用相关的函数API实现完善的缓存管理功能，比如使用自定义Lua脚本管理系统存储，实现对Redis缓存记录的动态更新：

local key = KEYS[1]
local value = ARGV[1]

-- 更新缓存
redis.call('SET', key, value)
-- 返回更新之后的缓存内容
return redis.call('GET', key)

而Redis还支持更多强大的功能，比如可以转存数据和键值，实现断线恢复，支持集群部署等等，这些特性使Redis中间件在大数据领域的潜力无限。

综上所述，Redis作为高性能的内存数据库，拥有非常优秀的并发性，使得它能够为大数据存储提供极具挑战性的并发存储能力。它不仅可以提供高效的响应能力和功能强大的容量管理功能，而且还支持多种高危容量优化、恢复和集群部署的深层功能。未来，随着技术的发展，Redis的优秀存储能力一定会发挥出更多的潜能，为大数据存储发挥重要作用。