随着移动互联网应用非常流行，各种各样的应用需要一个可靠、可扩展、具有高性能、高可用性及低延迟的基础设施。Redis(Remote Dictionary Server)，作为一个开源的内存缓存系统，以其卓越的性能特性支撑着大量排行榜或优惠活动的处理，成为不少移动应用的重要背景系统。
然而，单台Redis因为资源分配有限，在高并发的情况下，读写性能会受到瓶颈的影响，影响应用的正常运作。由此，为了适应高并发的情况，突破单台Redis的性能瓶颈，常见的做法是将单台Redis拆分成多台Redis进行缩放处理。
其中，一种最优效率的缩放方式就是将数据按hash值进行散列分片，并将同一hash值的数据分散在多个Redis实例中，这样可以有效的提高性能。下面的代码实现了单台Redis的读写缩放：
// 根据hash值，生成对应的缓存key
public String generateKey(String key)
int hashCode = key.hashCode();
int ServerNo = hashCode % serviceCount;
retrun key + “.” + ServerNo;
// 读取缓存
public Object get(String key)
String cacheKey = generateKey(key);
Object value = redisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);
return value;
// 写入缓存
public void Set(String key,Object value)
String cacheKey = generateKey(key);
redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, value);
此外，为了减少读操作造成的网络流量，还可以采用读写分离的方式，将写操作放在缓存中，读操作在双击模式下第一次读取完毕后保留在本地，大大提升读取性能，减少网络流量和 服务器 的压力。
要突破单台Redis的读写性能瓶颈，以上三种方式分别采用散列分片技术、读写分离技术等方法，都可以在效率上有所改善。以最优效率的方式突破单台Redis读写性能瓶颈是大家一直都在探索的性能优化方式，希望有更多的技术和实践成果可以应用于更高效的运行环境。
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如何通过java对redis进行性能测速
redis是一个key-value存储系统。 和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。 这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。 在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。 与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。 区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。 Redis 是一个高性能的key-value数据库。 redis的出现，很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。 它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便。 [1] Redis支持主从同步。 数据可以从主服务器向任意数量的从服务器上同步，从服务器可以是关联其他从服务器的主服务器。 这使得Redis可执行单层树复制。 存盘可以有意无意的对数据进行写操作。 由于完全实现了发布/订阅机制，使得从数据库在任何地方同步树时，可订阅一个频道并接收主服务器完整的消息发布记录。 同步对读取操作的可扩展性和数据冗余很有帮助。 redis的官网地址，非常好记，是。 （特意查了一下，域名后缀io属于国家域名，是british Indian Ocean territory，即英属印度洋领地）目前，Vmware在资助着redis项目的开发和维护。
数据写入redis并返回怎么处理
1、 快照的方式持久化到磁盘自动持久化规则配置save 900 1save 300 10save 60 上面的配置规则意思如下:# In the example below the behaviour will be to save:# after 900 sec (15 min) if at least 1 key changed# after 300 sec (5 min) if at least 10 keys changed# after 60 sec if at least keys changedredis也可以关闭自动持久化，注释掉这些save配置，或者save “”如果后台保存到磁盘发生错误,将停止写操作-writes-on-bgsave-error yes使用LZF压缩rdb文件,这会耗CPU, 但是可以减少磁盘占用 yes保存rdb和加载rdb文件的时候检验，可以防止错误，但是要付出约10%的性能，可以关闭他，提高性能。 rdbchecksum yes导出的rdb文件名dbfilename 设置工作目录, rdb文件会写到该目录, append only file也会存储在该目录下 ./Redis自动快照保存到磁盘或者调用bgsave，是后台进程完成的，其他客户端仍然和可以读写redis服务器，后台保存快照到磁盘会占用大量内存。 调用save保存内存中的数据到磁盘，将阻塞客户端请求，直到保存完毕。 调用shutdown命令，Redis服务器会先调用save，所有数据持久化到磁盘之后才会真正退出。 对于数据丢失的问题：如果服务器crash，从上一次快照之后的数据将全部丢失。 所以在设置保存规则的时候，要根据实际业务设置允许的范围。 如果对于数据敏感的业务，在程序中要使用恰当的日志，在服务器crash之后，通过日志恢复数据。 2、 Append-only file 的方式持久化另外一种方式为递增的方式,将会引起数据变化的操作, 持久化到文件中, 重启redis的时候,通过操作命令,恢复数据.每次执行写操作命令之后,都会将数据写到中。 # appendfsync alwaysappendfsync everysec# appendfsync no当配置为always的时候，每次中的数据写入到文件之后,才会返回给客户端，这样可以保证数据不丢，但是频繁的IO操作，会降低性能。 everysec每秒写一次，这可能会丢失一秒内的操作。 aof最大的问题就是随着时间append file会变的很大，所以我们需要bgrewriteaof命令重新整理文件，只保留最新的kv数据。
disk array是什么意思
disk array英 [disk əˈrei]美 [dɪsk əˈre] 词典磁盘阵列网络磁碟阵列;硬盘阵列;盘阵列双语例句网络知道1A target device could be a hard disk or a disk array system. 目标设备可以是硬盘或磁盘阵列系统。 2The machine with multiple disks ( labeled Piero) works as a dedicated disk array.包含多个磁盘的机器（Piero）作为专用的磁盘阵列。
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