解决Redis高并发时的性能瓶颈（redis高并发瓶颈）

Redis是一种key-value存储，生产环境中多用于缓存。它具有高性能，支持集群及事务，它的性能一般比Memcached好很多，对于系统中的大量数据访问，采用Redis能够提高性能。但在 Redis 高并发时，也会存在一些性能瓶颈，那么如何解决这些性能瓶颈呢？

在 Redis 的配置文件中应当有意识地采用最优的配置，尤其是在高并发下，可以增加读取数据的 IO 并发度，这可以由参数 ‘rdbcompression yes’ 来实现，这样可以增大缓存的处理能力；另外，也可以增加数据库线程的最大数量，用来处理数据库的并发量。

如果 Redis就是用于缓存的话，可以采用垃圾回收机制来检查缓存中的数据，及时删除老旧的缓存数据，这可以减少缓存中的数据，提升 Redis 的读写效率；另外，对于存储对象大小不超过 4K 的情况下，可以把对象进行 gzip 压缩，确保存储速度和空间开销。

采用 Redis 集群可以大幅提升 Redis 的读写性能，由于 Redis 集群上可以创建多个节点，在这个集群上映射出若干实例，可以提供多个实例之间的读写服务，这样在高并发的情况下，可以在几个 Redis 实例上进行负载均衡，降低每个 Redis 实例的并发压力，以此来提升 Redis 的性能。

要解决 Redis 高并发时的性能瓶颈，需要在正确的配置参数，定期清理缓存中的数据，压缩缓存中的对象，以及采用 Redis 集群等技术，来提升 Redis 的性能。