极速突破大数据并发写入Redis（大并发数据写进redis）

极速突破大数据并发写入Redis

随着大数据技术的不断发展，企业获取大量实时数据的需求也在不断增加，但是企业有时候无法应付大量数据的写入，尤其是在复杂的网络环境中，更会出现数据体量大、写入繁琐、写入速度慢的情况，极大的限制着企业的运维效率。而Redis可以帮助企业解决这个问题，实现极速突破大数据并发写入。

Redis是一个典型的key-value存储型数据库，它的理论支持的最大的字典大小是2的32次方，也即比实际可用的内存还要大，可以说是相当惊人的容量，堪称大数据存储的“神兽”，当连接数相对低且请求数据量大时，Redis就可以使企业极速突破大数据并发写入，而在实际生产环境中，我们只需要一个传输层的协议，能够在服务器之间的网络传输，又无需IP手动指定，可以轻松实现相同客户端访问多个服务器的分布式集群功能，保证在大量实时数据写入时不会出现延时，从而提高写入性能。

为了能方便地访问Redis，我们可以使用Redis客户端编程语言，如Python、C#、Golang等等，下面用python语言来介绍如何极速突破大数据并发写入Redis。

在python环境中使用pip安装类库redis，如：

“`python

pip install redis

接着，将需要写入的数据读取到内存中，用redis的ConnectionPool连接Redis服务器，连接的配置参数有地址，端口，密码等；然后创建Redis实例，采用管道批量写入：

```python
# -*- coding: utf-8 -*-
 
import redis
# 连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='localhost', port=6379, password='')
# 创建实例
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
# 读取数据
# data：保存读取出来的数据
# 通过管道批量写入
pipe = r.pipeline(transaction=True)
for item in data:
 pipe.set(item['id'],item['value'])
 
# 执行管道写入
pipe.execute()

通过以上步骤，企业可以利用Redis快速、高效地在大数据并发写入场景中得到有力支撑，从而极大地提高企业运行效率。

Redis能够极大地改善大数据并发写入性能，用户只需要正确的编写代码，利用Redis的管道批量写入存储能力，就可以获得惊人的写入效率，即极速突破大数据并发写入Redis，让企业运维变得更加快捷高效。