Redis高并发写入怎么破？这技术真有点意思，性能提升不止一点点

前段时间在网上冲浪,看到一篇挺火的文章，标题就叫“Redis高并发写入怎么破？这技术真有点意思，性能提升不止一点点”，这篇文章没有一上来就讲那些让人头晕的专业名词，而是从一个很实际的问题入手，聊得挺透彻的，我根据自己的理解，把里面的核心内容给你捋一捋。

文章开头先抛出了一个很多公司都会遇到的场景：比如电商平台搞秒杀，或者明星门票开抢的那一瞬间，成千上万的人同时点击下单，这就意味着系统要在极短的时间内处理海量的数据写入请求，Redis虽然以速度快著称，但面对这种“洪水”般的写入，如果处理不好，也会顶不住，轻则响应变慢，重则直接挂掉，整个活动就搞砸了。

那怎么办呢？文章里没有提什么“分布式事务”、“一致性哈希”这些听起来就很高大上的词，而是介绍了几个非常实在、容易理解的“招数”。

第一招，叫做“化零为整”，也就是批量化操作。 文章里打了个比方，说这就像你去超市买东西，与其每买一样就跑去收银台结一次账（这相当于Redis的每次单独写入命令），不如推个购物车，把要买的东西都放进去，最后一次性结账（这相当于Redis的pipeline管道技术），网络通信其实是很耗时的，每次单独写入，请求和响应在路上来回的时间加起来就很可观了，而用pipeline，可以把一大堆写入命令打包，一次性发送给Redis服务器，服务器也一次性把结果返回回来，这样一来，网络往返的次数从很多次变成了仅仅一次，效率的提升可不是一点半点，文章强调，这是应对高并发写入时最先应该考虑的基础优化。

第二招，叫做“先记小本本，再誊到大账本”，也就是异步写入。 即使用了批处理，前端瞬间的请求量还是太大，直接写Redis可能还是有风险，文章里提到，可以引入一个“中间人”的角色，比如一个非常轻量级的消息队列（例如Kafka或RocketMQ），当用户的写请求过来时，系统不直接去操作Redis，而是飞快地把这个写操作的“指令”丢到消息队列里，然后立刻告诉用户“操作成功”（实际上是成功进入了队列），这样一来，前端的压力就瞬间释放了，后台再启动一些消费者程序，不紧不慢地从消息队列里取出指令，再分批、有序地写入到Redis中，这种做法，相当于在汹涌的洪流前面修了一个巨大的“缓冲水库”，把瞬时的高峰流量变得平缓，确保下游的Redis大坝不会垮掉，文章指出，这种方式特别适合那些对数据实时性要求不是百分百苛刻的场景，比如记录用户点击行为、更新文章阅读数等。

第三招，有点“分家过日子”的意思，就是数据分片。 文章里说，如果数据量实在太大，一个Redis实例再厉害，它的内存和处理能力也是有上限的，这时候，就得考虑把数据分散到多个Redis实例上去，怎么分呢？可以按照一定的规则，比如根据用户的ID或者数据的key进行哈希计算，然后决定这条数据应该存放在A实例还是B实例，这样，原本由一个Redis实例承担的读写压力，就被分摊到了两个、四个甚至更多的机器上，整体的处理能力自然就成倍增长了，文章也提醒，分片虽然效果好，但也会带来一些复杂性，比如跨分片的操作会变得麻烦，需要根据实际情况来权衡。

除了这三招,文章最后还简单提了一下，别忘了给Redis本身“打好基础”，比如把数据尽量保存在内存中、使用更高效的数据结构等，这些都是保证高性能的根基。

那篇文章的核心思想就是,面对高并发写入，不要硬扛，要用巧劲，通过“批量化”减少开销，通过“异步化”缓冲压力，通过“分片化”分散负载，这几招组合起来用，就能让Redis在面对惊涛骇浪般的请求时，依然能够闲庭信步，性能提升确实不止一点点，这些方法听起来不复杂，但非常实用，确实是解决实际问题的好思路。