一亿条数据让Redis如虎添翼（一亿条数据放redis）

随着科技的发展，随着企业级应用的负载数据量越来越大，如何更快、更高效地处理海量数据以满足用户的要求，提高服务质量，已经成为一个重要的问题。由于其快速响应、高效处理海量数据等特性，Redis 将会是高曝光度服务处理海量数据的利器。

针对大规模海量数据场景应用，Redis 支持数据规模高达数百万甚至数亿条记录。例如，使用Redis对付费课程进行订单延时处理，可以把付费课程的订单记录存储在延时服务器上，通过定时任务来处理这些订单（这其中如果有亿级的订单数量，使用Redis也不在话下）。

此外，Redis 还支持数据的水平分片，支持多种类型的数据，支持数据的增删改查等常见操作，可以满足企业级别处理海量数据所需要求。例如，使用Redis记录用户行为数据，可以统计用户搜索关键词，记录用户访问页面，记录用户点击推荐等，从而研究用户偏好和研究用户特征等。下面是一个典型的针对海量数据处理的Redis增删改查操作代码：

// 新增记录

// 1、生成key

Long key = System.currentTimeMillis()

//2、存入Redis中

String value = “username + key + value”

jedis.set(key, value);

//3、设置过期时间

jedis.expire(key, expireTime);

// 修改记录

//1、查找该条记录

String newvalue = jedis.get(key);

//2、修改数据

newvalue = newvalue.replace(“oldvalue”,”newvalue”);

//3、存入Redis记录

jedis.set(key, newvalue );

// 删除记录

jedis.del(key);

// 查找记录

String value = jedis.get(key);

由此可见，通过对Redis的正确使用，能支持大规模数据处理，可以让Redis如虎添翼。数据库现在往往用于存储静态数据，相对而言Redis则用于实时性数据，大规模数据处理必不可少。它能帮助企业快速地处理海量数据，满足用户需求，提升企业级应用的实时响应速度。