查询一小时6000查询，性能把握在 Redis 手中（redis每小时6000）

查询一小时6000查询，性能把握在 Redis 手中

Redis是一种使用最广泛的NoSQL数据库之一，广泛应用于数据缓存、消息队列、分布式锁等领域。它采用内存缓存数据，读写性能极高，并且支持多种数据结构，例如：字符串、哈希、列表、集合、有序集合等，非常适合于高并发场景下的数据操作。本文将从查询一小时6000查询这个需求出发，探讨Redis的性能扩展和优化；并且给出具体的实现方案和代码。

一、需求分析

查询一小时6000查询这个需求实际上是一种高并发场景下的读取操作。假设我们有一个成绩系统，其中有一个成绩查询模块，用户可以在其中输入学生姓名或者学号，查询这个学生的某门课程的成绩。假设我们的系统中有100万学生，每个学生每门课程只有一条成绩记录，如果我们要保证系统性能，如何去设计这个成绩查询模块呢？

二、方案设计

1、Redis缓存

可以让每个查询命中Redis缓存。具体实现方案为：首先判断该学生的成绩记录是否在Redis缓存中，如果在则直接返回成绩记录即可；如果不在，则查询MySQL数据库，获取该学生的成绩记录，并将其保存到Redis缓存中。在这里，需要注意的是：Redis的缓存过期时间要适当，不能设置的太短或者太长，否则会影响系统性能。

2、Redis主从复制

单台Redis服务器的并发性能存在瓶颈，如果想要提高查询性能，需要采用Redis主从复制架构。具体实现方案为：在Redis主节点上保存所有写操作，所有读操作通过Redis从节点进行。这样，就可以充分利用Redis从节点的读取能力，提高查询性能。

3、Redis集群

在Redis主从复制架构中，每台Redis从节点的性能也存在瓶颈，因此需要采用Redis集群架构。具体实现方案为：将数据划分为多个片，每个片保存在不同的Redis节点上。查询数据时，需要同时访问多个节点，并合并查询结果。这样，就可以进一步提高查询性能，同时还能实现数据的高可用和容错能力。

三、代码实现

这里以Java语言和Jedis客户端为例，给出具体的代码实现方案。

1、Redis缓存

public Result getScore(String nameOrId,String subject){
 Jedis jedis = RedisPool.getJedis();
 Result result = null;
 try{
  String key = nameOrId + "_" + subject;
  String value = jedis.get(key);
  if(value != null){
   result = JSONObject.parseObject(value,Result.class);
  }else{
   result = dao.getScore(nameOrId,subject);
   jedis.set(key,JSONObject.toJSONString(result));
   jedis.expire(key,1800);
  }
 }finally{
  jedis.close();
 }
 return result;
}

2、Redis主从复制

public class RedisMasterSlavePool{
 private static final JedisPoolConfig config;

 private static final JedisSentinelPool pool;

 static{
  config = new JedisPoolConfig();
  config.setMaxTotal(1000);
  config.setMaxIdle(100);
  config.setMinIdle(10);
  config.setMaxWtMillis(3000);
  config.setTestOnBorrow(true);
  
  String masterName = "mymaster";
  Set sentinelSet = new HashSet();
  sentinelSet.add("192.168.1.1:26379");
  sentinelSet.add("192.168.1.2:26379");
  sentinelSet.add("192.168.1.3:26379");
  pool = new JedisSentinelPool(masterName,sentinelSet,config);
 }
 
 public static Jedis getJedis(){
  return pool.getResource();
 }
 
 public static void close(){
  pool.close();
 }

}

3、Redis集群

public class RedisClusterPool{
 private static final JedisPoolConfig config;

 private static final JedisCluster cluster;

 static{
  config = new JedisPoolConfig();
  config.setMaxTotal(1000);
  config.setMaxIdle(100);
  config.setMinIdle(10);
  config.setMaxWtMillis(3000);
  config.setTestOnBorrow(true);
  
  Set nodes = new HashSet();
  nodes.add(new HostAndPort("192.168.1.1",7000));
  nodes.add(new HostAndPort("192.168.1.2",7000));
  nodes.add(new HostAndPort("192.168.1.3",7000));
  nodes.add(new HostAndPort("192.168.1.4",7000));
  nodes.add(new HostAndPort("192.168.1.5",7000));
  nodes.add(new HostAndPort("192.168.1.6",7000));
  cluster = new JedisCluster(nodes,config);
 }
 
 public static JedisCluster getCluster(){
  return cluster;
 }
 
 public static void close(){
  cluster.close();
 }
}

通过以上代码，我们可以看到，Redis作为一种高性能、高可用、高可扩展性的数据库，可以很好地满足查询一小时6000查询这种高并发场景下的读取操作。在实际应用中，可以根据具体需求进行选择，或者采用多种架构的组合方式，来最大程度地发挥Redis的性能优势。