Redis深度分析:如何精准满足数据需求（redis分析）

随着现代互联网发展的迅速，各种服务器的负载量也在快速增长，如何能快速准确的满足数据需求，体现出了系统的高效性成为系统开发者的头痛之处。Redis作为NoSQL的重要组成部分，具有高性能、高可用性的优点，很容易被开发者们接受并采用，深入分析Redis可以帮助我们更好地满足系统海量数据需求。

性能优化

Redis拥有极其快速的读写速度，可以帮助我们提升应用程序的运行效率，如何从程序源代码层面上更好的利用Redis的特性来提升性能是一个需要不断地深入研究的课题。比如，要是某些特定的参数值频繁被应用程序调用，可以将它们存储到Redis中，当程序需要调用参数时就可以首先从Redis中查询，这样就可以实现数据的本地化，提高调用效率。

例如，某商城在进行登录、注册等操作时，其验证码包含图形验证码和手机验证码两种，可以利用Redis的特性将其缓存到后台，有效减少对数据库的访问，从而提升程序的性能：

“`python

import redis

# 连接到Redis

r = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379, db=0)

# 存储图形验证码

r.set(“captcha”, “ABCDE”, ex=60)

# 存储短信验证码

code = 201234

r.set(“code”, code, ex=300)

# 从Redis中获取图形验证码

captcha = r.get(“captcha”)

容错延时优化

系统中如果有大量的联网数据请求，可以考虑使用Redis对相关数据进行缓存，相同的数据在缓存中只有一份；这样就可以降低对数据库的处理压力，提高系统的可用性；当系统出现故障时，可以从缓存中查找数据，缓解容错压力。

此外，Redis还支持延时处理，可以利用它可以在服务端实现延时发送功能，减少了对客户端的依赖，降低了重复的数据发送，满足系统的容错要求：

```python
# 模拟实现延时发送
import redis

# 连接到Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
data = {
    "msg": "产品促销消息",
    "timeout": "2019-04-01 00:00"
    }
# 存入Redis
r.set('message', data)
# 指定延时时间
timeout = data['timeout'] 
# 设置 expire
r.expireat('message', timeout)

结论

完整分析Redis有助于更好的精准满足数据需求；从程序的源代码层面上保证尽量多的数据本地化，以缓存的形式存储一些频繁被访问的数据，减少程序对数据库的访问量；另外，还可以利用Redis的延时功能，实现系统更好的容错能力。