1. 连接池的使用
- 原理：避免频繁创建和销毁Redis连接，因为创建连接开销较大。连接池可复用已创建的连接，减少资源消耗，提高并发处理能力。
- Python代码实现：使用
redis - py库，示例如下：
import redis
# 创建连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='localhost', port=6379, db=0)
# 通过连接池获取连接
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
2. 操作命令的优化
- 原理：减少不必要的命令执行次数，如将多个相关操作合并为一个原子操作。例如
MSET和MGET可以一次性设置或获取多个键值对，减少网络开销。
- Python代码实现：
# 使用MSET设置多个键值对
r.mset({'key1': 'value1', 'key2': 'value2'})
# 使用MGET获取多个键的值
values = r.mget(['key1', 'key2'])
3. 管道（Pipeline）的使用
- 原理：管道允许将多个命令打包发送到Redis服务器，服务器依次执行这些命令后一次性返回结果，减少网络往返次数，提升性能。
- Python代码实现：
pipe = r.pipeline()
pipe.set('key3', 'value3')
pipe.get('key3')
results = pipe.execute()
4. 合理使用事务（Transaction）
- 原理：事务保证一组命令要么全部执行，要么全部不执行，且执行过程中不会被其他客户端打断。适用于需要原子性操作的场景，虽然事务本身不会提升性能，但可保证数据一致性，避免出现数据不一致问题影响业务，从整体上保障系统性能稳定。
- Python代码实现：
pipe = r.pipeline()
pipe.multi()
pipe.set('key4', 'value4')
pipe.incr('counter')
results = pipe.execute()
5. 数据结构的合理选择
- 原理：根据业务场景选择合适的Redis数据结构，不同数据结构在内存占用、读写性能上有差异。例如，若需存储有序且可重复的数据，
ZSET更合适；若只需简单的键值对存储，STRING即可。
- Python代码实现：
# 使用ZSET存储有序数据
r.zadd('my_zset', {'member1': 1,'member2': 2})
6. 缓存预热
- 原理：在高并发请求到来前，提前将热点数据加载到Redis中，避免在高并发时大量查询数据库再写入Redis，减少响应时间。
- Python代码实现：
# 假设从数据库获取热点数据
hot_data = get_hot_data_from_db()
for key, value in hot_data.items():
r.set(key, value)
7. 异步操作
- 原理：利用Python的异步编程特性，如
asyncio库，将Redis操作变为异步执行，避免线程阻塞，提高程序整体的并发处理能力。
- Python代码实现：结合
aioredis库，示例如下：
import asyncio
import aioredis
async def async_redis_operation():
redis = await aioredis.from_url('redis://localhost:6379')
await redis.set('async_key', 'async_value')
value = await redis.get('async_key')
await redis.close()
return value
loop = asyncio.get_event_loop()
result = loop.run_until_complete(async_redis_operation())
