Redis应对高并发流量冲击（redis高并发流量冲击）

Redis是开源、内存数据库、基于 key-value 存储，支持 pr，list，set，hash，zset，string 等数据类型，拥有比较完善的应用场景。现在的 web 大多都用 Redis 或者 memcached 来应对高并发流量冲击。

Redis 内存数据库由核心数据结构 set，zset，hash，string 等 components 构成，提供一定的 脚本支持 ，数据的存储和索引都是动态的，这具有极大的优势，可以在高并发压力下，提供更快的数据查询和存储速度。

此外，Redis 的 缓存机制 比较高工，可以把前端发出的请求数据放入缓存中，减轻数据库的压力，提高系统的处理效率。另外，Redis 还可以支持灵活地比较或运算，其 key 支持过期性，用来替代某些历史数据库，一定程度上帮助系统表现地更为稳定。

Redis 在处理高并发流量冲击方面，已经成为 web 大多首选的内存数据库。下面是一段简单的 Java 代码演示如何利用 Redis 处理流量冲击、

代码示例：

import redis.clients.jedis.Jedis;

public class RedisHighPressure {

public static void mn(String[] args) {

//连接 Redis

Jedis jedis=new Jedis(“localhost”,6379);

// 将流量冲击数据存入缓存

String key=”highPressure”;

String value=”prepare to the high pressure”;

jedis.set(key,value);

// 读取缓存，对流量冲击进行处理

String data=jedis.get(key);

System.out.println(“data : “+data);

jedis.close();

}

}

另外，也可以利用 Redis 的布隆过滤器功能，实现 流量控制 和 请求拒绝功能，例如：

代码示例：

import redis.clients.jedis.Jedis;

public class RedisHighPressure {

public static void mn(String[] args) {

//连接 Redis

Jedis jedis=new Jedis(“localhost”,6379);

// 设置布隆过滤器，向其写入流量冲击数据

String key=”highPressure”;

String value=”prepare to the high pressure”;

long result=jedis.setbit(key,value.length(),true);

// 利用布隆过滤器，读取数据及判断有无流量冲击

boolean isContn=jedis.getbit(key,value.length());

jedis.close();

System.out.println(“isContn : “+isContn);

}

}

以上两段示例代码展示了如何利用 Redis 应对高并发流量冲击，主要是利用 Redis 的内存数据库缓存数据并加以运算判断。由此可见，Redis 不仅在缓存处理上有优势，在流量冲击上也具有良好的应用场景。