Redis高并发下取值挑战思考如何突破极限（redis高并发取不到值）

随着互联网应用程序的发展和实施,越来越多的应用程序正需要能够高效可靠地处理高并发请求。Redis是一个开源的内存数据库，可以解决应用程序的高并发请求。Redis的特性使得它经常用于缓存数据，对内存和硬盘之间的存取进行加速,且常被用来处理大黑块数据。

面对大量数据进行同时取值时，Redis将会面临着一定的挑战。Redis使用一个网络 socket 来连接客户端，客户端可以连接上来发起处理请求，但这有可能会导致有网络通信问题而导致资源浪费，服务停滞，服务器崩溃等现象。

就数据缓存来说，即便Redis本身是可靠的，仍然存在取值时的瓶颈问题。一方面，高并发绑定的大规模请求可能会导致大量的磁盘I/O；另一方面，客户端需要取值时，Redis集群会进行数据分片处理，而非线性查找哈希表等操作，以保证单台机器处理能力，但也可能存在更新和取值性能问题。

对于Redis高并发问题，可以在实现层面采取以下措施来突破极限：

（1）优化缓存策略，例如采用异步取值和服务器端缓存等方法，可以显著提高查询性能；

（2）使用集群技术来实现可伸缩性，如使用Redis Cluster等技术，会显著提高集群的容量，以支持更多的并发；

（3）采用Redis标准库中提供的多客户端模式，如Redis Pub/Sub机制，可以提高网络请求的吞吐量；

（4）使用更加高级的Redis API，比如Redis Stream等，可以支持更多的取值类型，搭建分布式超大型物理存储容量。

基于以上，Redis可以充分满足高并发取值操作的能力，但要保证其性能和可靠性，仍然需要我们深入了解、探索优化方案，以突破极限。