深入解析数据倾斜下的Redis处理之道（数据倾斜redis）

随着互联网行业的发展，海量数据的增加，数据倾斜分布也成为越来越常见的情况。这种状况带来的直接影响就是处理时间上的延长，另一方面如果忽略了这种情况，容易产生另一种不良后果：类似下图所示，很大一部分数据量都集中在了几个桶中，其他桶则是0，不利于后续的数据处理（如聚合等操作）。

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对于数据库产品，可以采用去倾斜的优化方案，如Mysql中的`分库分表`等技术，但是此类技术手段的使用受系统架构的限制，如MySQL集群等架构使用，需支持全局表方式，综上可知不利用数据库去倾斜的数据处理。

另一种较为实用的方案是使用Redis进行处理。

Redis支持多样化的数据结构，并且有良好的键值缓存模式，加上它自身的发展涵盖了一系列复杂的读写场景，所以Redis能像处理普通读写场景相比，处理数据倾斜问题反而更加容易。

在处理数据倾斜的请求时，最简单的办法即是使用`SET`结构，按照一定规则将对应value值存储在HashMap中，例如用户名：

“`python

#按照以下hash规则进行存储

user_name_set = “user_name_set:”

user_name_hash:

def hset_value(user_name, value):

key = user_name_set + user_name

hset(user_name_hash, key, value)

这样即可快速将value存储至Redis，后续可以使用`hget`指令可以快速查询到`value`，再根据实际应用场景可以把`value`的内容进行业务处理。当然对于复杂请求，上述办法还是必不可少的，但是因为使用HashMap，可以获得较高的查询速度。
总结来说，由于Redis的特性，支持多种数据结构，降低了系统架构的复杂度，可以有效地处理数据倾斜问题，从而利用Redis提高数据的处理速度。

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