Redis高并发下的优化实践（redis 高并发 优化）

随着电子商务的发展，为了满足客户的需求，应用的系统可用性提高的要求也更高，高流量的读写的程序，在处理高并发的应用中，怎样更好的优化系统以达到良好的用户体验？

Redis非常适合处理高并发场景，它可以减少与数据库直接交互带来的延迟，提高流量读写能力，性能也有很大提升。但是，如何在Redis中优化高并发下的处理，使系统运行更加稳定，让客户体验更好？

一、控制缓存大小

高并发会大量消耗系统资源，占用内存会降低Redis的性能。所以需要合理的控制它的缓存大小，过大的缓存会占用大量系统资源，容易令操作系统内存紧张，从而降低Redis性能，甚至导致Redis宕机。

二、使用集合代替列表

对于大数据量的缓存对象，应优先考虑使用集合，它的存储和操作会比列表快得多，同时可以避免使用列表时容易产生的重复操作。

三、尽早提交事务

Redis在处理多重事务时，它只在提交操作时才能应用至Redis，因此可以减少事务操作时间，能够获得更好的性能。

四、使用Pipeline和缓存预热

使用Pipeline技术可以减少对Redis服务器的网络请求，可以一次性发送多个事务，并在Redis内部批量处理，从而减少性能开销。此外，为了确保每次缓存取出的数据都是新的，可以考虑使用缓存预热来获取最新的数据。

以上就是Redis高并发场景优化实践的一部分，理论和实践结合，定制和优化Redis缓存可以最大程度的提升性能，让客户和用户获得更好的服务体验，保证系统在高并发下的稳定运行。

// pipeline技术应用
MULTI
HSET user_info_hash user_id xx
SADD user_set user_id
EXPIRE key_name 
EXEC