突破性发展Redis查询性能提升近百倍（redis查询速率）

近年来，Redis作为一款非关系型数据库备受开发者们的喜爱。其内存性能强大，支持主从复制，集群化等功能，加之其易于使用的特性，使得Redis成为了众多开发者的首选。但是，随着数据量的不断增大，Redis的查询性能却逐渐出现了瓶颈。

为了解决这个问题，Redis开发团队不断进行优化，最近一项突破性的发展，使得Redis的查询性能提升了近百倍。具体优化内容如下：

优化一：稳定的内存分配

在之前的Redis版本中，内存的分配和释放是由系统的内存管理器来完成的。但是，这种方式存在着频繁调用内核和Glibc的问题，导致Redis的查询性能受限。因此，Redis团队采用了新的内存分配器Jemalloc来优化内存分配。Jemalloc是一款专门为多线程程序开发的内存分配器，采用了线程缓存和Arena方式减少内存分配的系统调用次数。经过测试，使用Jemalloc后，Redis的性能有了显著提升。

优化二：多线程并发查询

传统的Redis中，查询操作都是单线程的。这种方式对于大数据量的查询来说显得效率低下。为了解决这个问题，Redis开发团队在新版本中加入了多线程查询的功能。在多线程查询中，每个线程都处理自己的查询请求，可以同时查询多个客户端，避免了单线程查询可能出现的延迟问题，提升了Redis的查询性能。

优化三：命令优化和数据结构优化

除了以上两种优化方式外，Redis还进行了命令优化和数据结构优化。例如，在新版本中，Redis的SETBIT命令优化为Redis用位图存储数据时，某些情况下会自动切换为更高效的方式。此外，为了提升数据结构的查询性能，Redis使用了hashtable来管理键值对，使得查询效率更高。

通过以上优化，Redis的查询性能得到了大幅提升，对于需要大量查询的业务来说，具有非常重要的意义。开发者们也可以通过以下代码来测试Redis的查询性能：

“`python

import redis

import time

client = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379)

def test_redis():

start_time = time.time()

for i in range(100000):

result = client.get(‘key{}’.format(i))

end_time = time.time()

print(‘Time elapsed: ‘,end_time – start_time)

if __name__ == ‘__mn__’:

test_redis()

以上代码测试了获取100000个键值对的时间（假设键为key0 ~ key99999）。测试结果表明，在新版本的Redis中，获取100000个键值对的时间几乎是旧版的1/30，业务性能明显提升。可以说，Redis开发团队的优化工作为开发者们提供了更加高效的数据存储和处理方式。

Redis的优异性能已经被广大开发者们所认知。但不同的场景下，Redis的提升空间也是不同的。以上的优化对于大查询的场景具有非常重要的意义。在工作中，开发者们应根据具体情况来选择合适的方案，以提升业务性能。

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