优化Redis高频写入性能（高频写入redis）

的5种方法

Redis作为一个Key-Value数据库，具有高效的读写性能，在很多场景中有着广泛的应用。由于Redis的内存限制，在高频写入的场景下，性能的优化是必不可少的。本文将详细讲解5种优化Redis高频写入性能的方法：

##### 1. 使用Pipeline

采用pipeline可以缓解Redis服务器执行一个写操作所需要的等待时间。在采用pipeline前，我们每一个写操作需要等待服务器完成响应。而使用pipeline后，可以将多个写操作打在一起发送给服务器，减轻了服务器响应时间。以下是使用Python语言采用pipeline优化写入

pipe = redis.pipeline(transaction=True) 
for i in range(10): 
    pipe.set('key%d' % i, 'value%d' % i) 
pipe.execute() 

##### 2. 使用 Pub/Sub模式

在很多场景下，操作的写入和读取在时间维度上不会同时发生，或者说比较分散。这时采用Pub/Sub模式是非常有利的。采用本技术，可以将写入动作 “推迟” 到未来某时刻执行，或者说将它们收集起来，累积到一定数量后再一次性写入数据库，节省了你的请求间隔。以下是在Python语言中使用Pub/Sub模式的实例：

r = redis.StrictRedis( host='localhost', port=6379, db=0 ) 
  
# 使用 subscribe 监听一个频道 
pubsub = r.pubsub() 
pubsub.subscribe('#write_redis#') 
# 使用 put 添加发布内容到频道
for item in items_list: 
    r.publish('#write_redis#', item) 

##### 3. 动态扩容Redis

在写入负载大的场景下，可以考虑动态扩容Redis，以支持更多的写入操作。一般来说，配置Redis服务时，可以选择内存，IO，CPU读写资源，这些都会影响写入操作的效率，特别是内存大小对于写入性能有直接的影响。所以在高频写入性能优化时，一定要对Redis配置资源进行充分的考虑，以调整合适的内存大小。

##### 4. 增加redis实例

这一点与第3点是同一思路，即为了支持更多的写入操作，可以考虑增加Redis实例，以减少每个实例的写入负载。当然，这样的话有可能会增加服务器的管理成本，以及提高数据同步（如果采用集群模式）的困难度。所以在增加Redis实例的时候，一定要根据自身的情况来进行分析考虑。

##### 5. 优化代码

在做Redis性能优化的时候，我们也不要忘记优化代码。比如说尽量避免频繁连接服务器，可以使用池技术来做；同时如果可以把多个操作数据合并到一起写入，这样也可以节省服务器的请求时间。再比如说在可以的地方，使用Redis的脚本而不是普通的客户端命令，可以大大提高操作效率。

以上就是本文详细讲解的5种优化Redis高频写入性能的方法，在优化Redis写入性能的时候，可以根据实际情况将这5种方法结合起来，以获得更理想的优化效果。