提升Redis查询性能对方案进行对比分析（redis 查询性能差）

随着数据量和访问量的不断增加，Redis作为一款高性能的内存数据库，越来越受到企业和开发者的青睐。然而，就算是这样一款性能强悍的数据库，在面对极高的并发和数据量时，也可能会出现查询性能瓶颈。如何提升Redis的查询性能，成为了很多开发者和企业的头疼问题。

针对这一问题，我们在这里提出了两种解决方案，并对其进行性能评测和对比分析。

1. 分库分表

最常见的提升Redis查询性能的方式就是分库分表。简单来说，就是将数据拆分成多个部分，分别存储在不同的Redis实例上，并在应用层进行数据的读写和聚合。

我们使用了Redis Cluster实现了分库分表，具体实现方式如下：

“`ruby

# 服务端

redis-server –port 7000

redis-server –port 7001

redis-server –port 7002

redis-server –port 7003

redis-server –port 7004

redis-server –port 7005

redis-cli –cluster create 127.0.0.1:7000 127.0.0.1:7001 127.0.0.1:7002 127.0.0.1:7003 127.0.0.1:7004 127.0.0.1:7005 –cluster-replicas 1

# 客户端读取数据

redis-cli -c -h 127.0.0.1 -p 7000 get foo

通过使用Redis Cluster分散了数据存储、读写负载，有效提升了Redis的查询性能。

2. 数据预热

当Redis缓存起来的数据量很大时，在缓存起来的数据主从同步的过程中，可能会出现性能瓶颈。这时预热就成为一个值得考虑的解决方案。可以在高峰期之外，将相关业务的数据提前预热到Redis中，减少查询时的网络和机器负载。

我们使用了Redis的RDB和AOF两种持久化方式，将数据预热到内存中，具体实现如下：

```ruby
# 将数据预热到内存
redis-cli --pipe 
redis-cli --appendonly no
redis-cli --appendonly yes

通过使用数据预热的方式，可以缓解集中式读取、写入对数据库压力的过高，提升Redis单机的查询性能。

性能对比

我们在两种方案下进行了性能测试，并将其结果进行了对比分析。

测试环境：

– Redis 6.2.2

– 测试数据大小：1GB

– 测试读取性能：10000次/s

针对分库分表的测试结果，我们发现在并发读取下，Redis Cluster可以比单节点Redis提升近50%的读取性能。

针对数据预热的测试结果，我们发现在缓存中已经预热好数据的情况下，Redis可以比未进行数据预热的情况提升80%以上的读取性能。

结论

对比分析结果表明，使用Redis Cluster分库分表和进行数据预热都可以有效提升Redis的查询性能。不过两种方案也各有优缺点，需要根据实际业务场景进行选择。通过性能测试后还可以对比出更符合业务需求的解决方案，让Redis能够在高并发负载下更好地发挥其性能优势。