可能遇到的性能瓶颈
- 内存占用：随着数据量增长，Redis有序集合占用的内存不断增加，可能导致服务器内存不足，甚至触发内存淘汰策略，影响数据的完整性。
- 查询性能：当有序集合中的元素过多时，范围查询的时间复杂度虽然相对稳定（O(log N) + O(M)，N为集合元素总数，M为返回元素个数），但由于数据量增大，实际查询所需时间也会变长。
- 网络开销：大量数据在Redis和应用程序之间传输，增加网络带宽压力，特别是在高并发查询场景下，可能导致网络拥塞。
缓解瓶颈的方法
- 调整Redis配置参数
- maxmemory：合理设置Redis最大内存，避免因内存不足导致数据丢失。可以根据服务器实际内存情况和业务预估数据量来设定。例如，如果服务器有16GB内存，预留一部分给操作系统和其他应用，可设置
maxmemory 12GB。
- maxmemory-policy：选择合适的内存淘汰策略。如
volatile - lru 策略，表示在设置了过期时间的键值对中，使用LRU（最近最少使用）算法淘汰数据；如果业务允许部分数据丢失，也可考虑 allkeys - lru 策略，对所有键值对使用LRU算法淘汰数据。
- 数据存储策略
- 数据分片：将价格区间数据按照一定规则（如价格范围、商品类别等）分片存储在多个有序集合中。这样在查询时，只需要查询相关的分片，减少单个有序集合的元素数量，提高查询效率。例如，将价格0 - 100元的数据存放在一个有序集合，100 - 200元的数据存放在另一个有序集合。
- 定期清理：对于一些过期或不再使用的数据，定期从Redis有序集合中删除，释放内存空间。
保证数据一致性并提高并发处理能力
- 使用事务：在更新MySQL数据的同时，使用Redis事务（MULTI、EXEC）来确保有序集合的更新操作要么全部成功，要么全部失败，保证数据一致性。例如：
import redis
r = redis.Redis()
pipe = r.pipeline()
try:
pipe.multi()
# 更新MySQL数据的代码
# 更新Redis有序集合的代码
pipe.execute()
except redis.WatchError:
# 处理事务失败的情况
pass
- 读写分离：采用读写分离架构，主Redis负责写操作，从Redis负责读操作。这样可以提高读操作的并发处理能力，同时通过主从复制机制保证数据一致性。配置主从复制时，在从Redis的配置文件中设置
replicaof <主Redis IP> <主Redis端口>。
- 缓存预热：在系统启动或数据更新时，提前将热点数据加载到Redis有序集合中，减少高并发场景下的缓存穿透问题，提高查询的并发处理能力。
