Redis一键突破十万数据读取极限（redis读取十万数据）

一、简介

Redis是一个开源的内存数据库，它的特点是读取数据快速，现在已经是大多数Web应用的标配。但是，Redis也有其读取速度受到限制的一面，大多数Redis读取速度有一个容量限制，即单次读取的条数超过10万，速度会显著减缓。但是，在实际应用过程中，经常会遇到一次性读取大量数据的情况，此时就需要采取突破Redis单次读取条数限制的措施了。

二、 Redis一键突破十万数据读取极限

首先考虑采用分片技术，使用scan函数分批读取Redis中的数据，因为每次读取的条数不超过10万，所以能够有效的突破10万条的读取极限，但是这种方法在编码和修改上还是比较复杂，有较大的缺点。

其次可以考虑采用Pipeline（管道）技术来实现，Pipeline可以将多个命令打包一次性向服务器发送，比如可以将一次性读取100万条数据，拆分成100次读取1000条数据，然后采用Pipeline，将100次读取1000条数据放入Pipeline，一次性向服务器发出，这样就可以实现一次性读取100万条数据，突破了Redis读取数据限制，但是这种操作相对复杂。

最后可以采用Redis的游标机制，通过将读取的数据分为多个块，采用循环读取，比如将一次性读取100万条数据，分成10次读取10万条数据，每次使用游标从Redis中读取10万数据，每次循环重置游标，当上个游标读取完后获取新的游标，直到读取完100万数据为止，这样就可以有效地突破Redis单次读取数据条数限制。

以上就分别介绍了Redis一键突破10万条数据读取极限的三种方法，分别采用分片技术、Pipeline技术和游标技术来实现，经过实验，使用游标技术突破十万数据读取极限效率最高，可以有效地避免redis读取数据的性能瓶颈。

例如：

（1）设置key的前缀：

String keyPrefix = “user_”;

（2）设置游标：

String cursor = “0”;

（3）循环读取：

while (true) {

ScanResult> result = jedis.hscan(keyPrefix, cursor, “COUNT_1000”);

// 遍历结果

for (Map.Entry entry : result.getResult()) {

int userId = Integer.parseInt(entry.getKey());

String userInfo = entry.getValue();

System.out.println(“userId = “ + userId + “ , userInfo = ” + userInfo);

}

cursor = result.getCursor();

if (cursor.equals(“0”)) {

break;

}

}