随着物联网时代的到来，海量数据不但需要快速储存，同时也要有高速分析和查询能力，以满足业务的扩张和发展对“超级快”的要求。Redis作为当下最为流行的内存数据库，其“超级快”的响应能力可以支撑后台系统的高并发处理业务，并弥补了RDBMS（关系型数据库）的不足。
Redis的持久化及特性，使它具备灵活的数据结构，以及海量数据的快速导入导出能力，可以满足大多数数据库场景。但是，当海量数据导入Redis耗时较长时，常常会影响到业务处理性能及正常运行。
针对此类问题，我们可以通过一些方法来避免。我们如能采用 RedisCluster、Redis Sentinel或Redis Replication的一致性技术，来分布式部署 Redis，提升 Redis 的并发能力及负载均衡能力，也能提高 Redis 的导入导出效率；采用多种声明式批量插入及更新策略，来有效提高数据导入及查询性能；再次，通过优化 Redis 的配置参数，提高数据库性能及执行速度；采用 Redis 的 Lua 脚本化批量操作 API 功能，减少大量单条命令操作，有效提升数据批量操作效率。
例如，在 Java 中，不仅要使用普通 JDBC 来连接 Redis，而且要使用 Jedis 或 Redisson 等 Redis 客户端，同时用到哈希表的 Mset() 方法，进行批量操作，比如批量导入/更新 Redis 的数据：
//构造”KV”数据，形成 Map 集合
Map kv = new HashMap();
kv.put(“key1″,”value1”);
kv.put(“key2″,”value2”);
//执行批量导入/更新
jedis.mset(kv);
运用以上技术可以有效提升数据导入及处理效率，极大程度地改善 Redis 的海量数据的导入性能。
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