优化利用Redis实现高并发性能优化（redis高并发参数）

高并发性能优化是软件开发者面对现今复杂环境所面临的一个巨大挑战，传统的关系型数据库无法很好的应对海量的并发请求，所以很多项目开发者采用Redis缓存来实现性能优化的需求。

Redis的常见应用有：高并发、高性能的基于缓存的应用，热度排行榜，实现分布式锁、定时任务等等。Redis是一个开源的非关系型内存数据库，其操作简便、速度快，支持索引查询，提供存储字符串、浮点数、数组、有序集合等多种类型的数据，具有非常优秀的性能表现。

基于Redis，我们可以运用策略优化实现高并发性能优化：

* 减少数据库的操作次数： 尽可能采用预先访问数据库并写入Redis的做法，只有当Redis中的数据发生改变时才更新数据库，可以有效降低后端数据访问的次数。

* 并行访问Redis：将数据拆分存储到多个Redis服务器，可以有效提升系统访问的性能。

* 缓存访问热点数据： 优先缓存用户平时访问量高的数据，这样可以大大提高用户的访问性能，也避免重复访问数据库。

 // 下面是分布式锁的代码实现
 func tryLock() bool {
  val := rand.Int()
  _, err := redis.SetNX(key, val, timeout).Result()
  if err != nil {
   return false
  }
  return true
 }
 
 func unlock() {
  val, err := redis.Get(key).Int64()
  if err == nil {
   redis.Del(key)
  }
 }

Redis在高并发性能优化方面有着广泛的应用，还可以通过减少数据库操作，分布式存储Redis，缓存热点数据等来提高系统的性能。除此之外，结合合理的代码实现，利用Redis可以实现获取醒目效果，开发者可以更轻松地实现更大量的用户访问，提升用户体验。