Redis压缩列表在高并发读写场景的性能瓶颈
- 内存操作频繁：压缩列表为节省内存，元素紧密存储。高并发读写时，插入或删除元素可能导致内存频繁重新分配，引发性能开销。比如插入新元素时，可能需要扩展整个压缩列表的内存空间，涉及内存的复制和移动。
- 查找效率低：压缩列表是顺序存储结构，查找元素需从头遍历。在高并发读场景下，大量查找操作会使时间复杂度达到O(n)，性能不佳。例如，要查找列表中特定位置或特定值的元素，随着列表长度增加，查找耗时显著增长。
- 读写竞争：单线程模型下，高并发读写会导致读写操作相互阻塞。写操作时，其他读操作需等待，反之亦然。比如在一个高并发的秒杀场景中，写操作记录订单信息，读操作查询商品库存，两者可能相互等待，降低系统响应速度。
性能调优策略
- 选择合适的数据结构
- 哈希表（Hash）：适用于存储对象类型数据。例如用户信息，每个字段作为哈希表的一个域，可快速定位和读写。在高并发场景下，哈希表的读写时间复杂度为O(1)，能有效避免压缩列表的查找性能问题。
- 有序集合（Sorted Set）：当数据需要根据某个权重或分数排序时，可选用有序集合。如排行榜业务，根据用户积分排序，在高并发读写时能高效维护顺序关系。
- 结合Redis多线程特性
- I/O多线程：Redis 6.0引入I/O多线程，通过开启多线程处理网络I/O操作，减少I/O等待时间。配置文件中修改
io-threads参数启用多线程，并设置合适的线程数，一般建议根据服务器CPU核心数调整，如io-threads 4，可显著提升高并发场景下的读写性能。
- 使用管道（Pipeline）
- 批量操作：将多个Redis命令打包成一个请求发送给服务器，减少网络往返次数。在高并发场景下，若有大量读操作获取不同键值，可使用管道一次性发送多个GET命令，提高整体效率。例如Java中使用Jedis库实现管道操作：
Jedis jedis = new Jedis("localhost");
Pipeline pipeline = jedis.pipelined();
for (int i = 0; i < 100; i++) {
pipeline.get("key" + i);
}
List<Object> results = pipeline.syncAndReturnAll();
- 优化数据访问模式
- 读写分离：对于读多写少的场景，可采用读写分离策略。利用Redis的主从复制机制，主节点处理写操作，从节点处理读操作。这样可减轻主节点压力，提高读性能，满足高并发读需求。
