Redis缓存数据读写性能瓶颈，详细讲解数据结构选择、内存优化、Pipeline等关键技术

import redis
r = redis.Redis()

def get_hot_product(product_id):
    # 该商品页每秒被访问3000次
    key = f"product:{product_id}"
    return r.get(key)  # 单线程模型下产生命令排队

// 大JSON存储示例（Java + Jedis）
Jedis jedis = new Jedis("localhost");
String hugeData = get10MBJson(); // 获取10MB的JSON数据
jedis.set("user:1001:activity", hugeData); // 每次传输耗时约50ms

# 用户标签存储对比
# 错误示范：存储JSON字符串
tags_json = '["vip","tech","premium"]'
r.set("user:1001:tags", tags_json)

# 优化方案：使用Set类型
r.sadd("user:1001:tags", "vip", "tech", "premium") 
# 查询是否存在标签提速3倍

// 电商商品存储优化（Java + Redisson）
RBucket<Map<String,String>> productBucket = redisson.getBucket("product:1001");
Map<String,String> productMap = new HashMap<>();
productMap.put("name", "iPhone15");
productMap.put("price", "6999"); 

// 优化为Hash结构
RMap<String, String> productMap = redisson.getMap("product:1001");
productMap.putAll(productMap); 
// 部分字段更新时节省80%网络流量

# 内存碎片检测示例
redis-cli info memory
# 输出关键指标：
# mem_fragmentation_ratio:1.5 
# 超过1.5表示存在明显碎片

// Snappy压缩示例（Java + Lettuce）
RedisCodec<String, byte[]> codec = CompressionCodec.valueCompressor(
    ByteArrayCodec.INSTANCE, 
    SnappyCompressionCodec.INSTANCE
);

# 订单批量查询优化
pipe = r.pipeline()
for order_id in order_ids:
    pipe.get(f"order:{order_id}")
results = pipe.execute()  # 网络往返时间从100ms降到5ms

-- 库存扣减脚本
local stock = tonumber(redis.call('GET', KEYS[1]))
if stock >= tonumber(ARGV[1]) then
    redis.call('DECRBY', KEYS[1], ARGV[1])
    return 1
else
    return 0
end