以最优效率突破单台Redis读写性能瓶颈（单台redis读写机制）

随着移动互联网应用非常流行，各种各样的应用需要一个可靠、可扩展、具有高性能、高可用性及低延迟的基础设施。Redis(Remote Dictionary Server)，作为一个开源的内存缓存系统，以其卓越的性能特性支撑着大量排行榜或优惠活动的处理，成为不少移动应用的重要背景系统。

然而，单台Redis因为资源分配有限，在高并发的情况下，读写性能会受到瓶颈的影响，影响应用的正常运作。由此，为了适应高并发的情况，突破单台Redis的性能瓶颈，常见的做法是将单台Redis拆分成多台Redis进行缩放处理。

其中，一种最优效率的缩放方式就是将数据按hash值进行散列分片，并将同一hash值的数据分散在多个Redis实例中，这样可以有效的提高性能。下面的代码实现了单台Redis的读写缩放：

// 根据hash值，生成对应的缓存key

public String generateKey(String key)

{

int hashCode = key.hashCode();

int ServerNo = hashCode % serviceCount;

retrun key + “.” + ServerNo;

}

// 读取缓存

public Object get(String key)

{

String cacheKey = generateKey(key);

Object value = redisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);

return value;

}

// 写入缓存

public void set(String key,Object value)

{

String cacheKey = generateKey(key);

redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, value);

}

此外，为了减少读操作造成的网络流量，还可以采用读写分离的方式，将写操作放在缓存中，读操作在双击模式下第一次读取完毕后保留在本地，大大提升读取性能，减少网络流量和服务器的压力。

要突破单台Redis的读写性能瓶颈，以上三种方式分别采用散列分片技术、读写分离技术等方法，都可以在效率上有所改善。以最优效率的方式突破单台Redis读写性能瓶颈是大家一直都在探索的性能优化方式，希望有更多的技术和实践成果可以应用于更高效的运行环境。