量利用Redis大幅提升吞吐量

redis作为一种开源的高性能键值对数据库，可以高效的存储和取出数据，在散布式系统中使用Redis可以将数据的存取以高效的方式实现，大幅提升吞吐量。本文将介绍如何利用Redis大幅提升吞吐量。

首先，构建一个高可用的Redis集群，以实现线性扩大。MapReduce技术可以把原来的任务拆分为许多分片，通过Redis集群分发这些分片，每台服务器只需处理一部份数据，这样可以下降任务的复杂度，增加系统的吞吐量。

其次，增加缓存。将一些或多些不急着要使用的数据存储到Redis中，当有需要使用这部份数据时，直接从Redis中获得，可以免将数据库中查询耗费的时间，也能够提升系统的吞吐量。下面是一段代码，用于检查Redis缓存中会不会已有指定数据：

“`python

key=’name’

if REDIS.exists(‘key’) == True: # 检查会不会已有该数据

data = REDIS.get(key) # 从Redis缓存中读取数据

else:

#从数据库中获得数据

data = getDataFromMongo()

REDIS.set(key, data, ex=60) # 将数据存到Redis缓存中

最后，采取FIFO来存储数据。通过使用Redis提供的FIFO机制，可以将一部份数据进行先入先出（FIFO）存储，这样可以大大减少业务复杂程度，也能够提升系统的吞吐量。以下是Redis用于使用FIFO的一段代码：

```python
# Redis的FIFO操作
# 放入新的任务
REDIS.rpush("task_list", "task 1")
REDIS.rpush("task_list", "task 2")
REDIS.rpush("task_list", "task 3")
# 弹出最早进入的任务
REDIS.lpop("task_list")

综上，我们可以发现，采取Redis的高性能扩大、缓存和FIFO机制，可以有效的提升系统的吞吐量，从而提升整体架构的可用性和性能。

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