优化利用Redis技术实现读写频繁场景性能优化（redis读写频繁性能）

现在,Redis已经成为互联网企业实现缓存存储的主要工具之一，凭借其高性能和高可用的特性，在一些读写频繁的场景下，Redis用作缓存能够极大地优化系统的性能，下面主要介绍如何利用Redis的技术实现读写频繁场景的性能优化。

在使用Redis的时候，最重要的就是要合理设计数据结构，使数据存储更加高效，也更加有利于后续缓存查询。建议使用HashMap结构更有利于以小查大，减少查询范围，减少时间和资源的消耗，最大化性能优化。

另外，在使用Redis的时候，要根据应用的实际需求来合理地设置key的过期时间，让缓存失效时。而建议过期策略也是要灵活使用的，避免就简单使用固定的超时时间，而过期时间也需要根据应用的读写频率来设置，使缓存中拥有不失效，尽可能提供快速的访问效率。

同时，可以通过设置缓存集群，将Redis节点部署在多台服务器上，并支持高可用架构，这样可以更大程度上提高缓存的可靠性和扩展性。

推荐使用缓存预热的技术，可以在系统启动的时候预先将热点数据存储在缓存中，这样可以更加有效的引出缓存命中率，以达到最大化地优化系统性能。

下面是将上面提到的性能优化技术放到一起的代码示例：

# 设置存储key-value
redis.set('key', 'value',ex=60)

# 设置缓存集群 
redis_cluster = Cluster([
  {'host':'127.0.0.1', 'port':'7001'},
  {'host':'127.0.0.1', 'port':'7002'}
])

# 设置缓存预热
hot_data = get_hot_data() 
for data in hot_data:
   redis.hmset('hot_data', data)

正确的使用Redis技术，可以帮助我们有效的优化普通的读写场景的性能。建议正确设计合理的数据结构，即使用HashMap结构；正确设置key的超时时间，即可以灵活设置过期策略，并且要根据应用的读写频率来设置；搭建Redis集群，有效提高缓存的可靠性和扩展性；及有效的使用缓存预热的技术，让缓存尽可能的命中。