优化高并发下Redis数据更新

的方案

redis数据更新是在高并发环境下最多见的操作，其会严重影响利用系统的正常运行，因此优化在高并发环境下Redis数据更新是提高利用系统性能和使用体验的重要手段。本文用以介绍几种经常使用的Redis数据更新优化方案，以提升利用系统的性能。

首先，可以对Redis的set操作进行优化，可以利用Redis的pipeline和multi进行批量更新，以减少Redis的更新次数，减少网络传输和客户端处理次数：

//可使用pip
redis.pipeline().multi()
    .set("key1", value1)
    .set("key2", value2)
    .set("key3", value3)
    .exec();

//也能够使用mset
redis.mset(["key1", value1],
    ["key2", value2],
    ["key3", value3]);

其次，可使用Redis的脚本机制，将多条对Redis数据变更的命令，打包成一条脚本，然后交由Redis server端去一次性履行，这样大大减少客户端-Server端网络传输的次数，提高更新数据的性能。

public Long execLua(String script, List keys, List args) {
        DefaultRedisScript redisScript = new DefaultRedisScript();
        redisScript.setScriptSource(new StaticScriptSource(script));
        redisScript.setResultType(Long.class);
        return (Long) redisTemplate.execute(redisScript, keys, args.toArray());
    }

最后，可使用Redis的sentinel机制，将多实例的Redis集群，变成被客户端认为是一个实例的机制，通过客户端发布定阅事件及sentinel的广播，以更好地提高更新数据的并发性（即更新到1个Redis实例或多个Redis实例都可以）和可用性（即若1个Redis实例服务不可用，可使用其他实例替换）。

总之，优化高并发下Redis数据更新，可以从以上几种经常使用的方式中来实现，以大幅提高利用系统的性能和使用体验。

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