写在前面

哈哈哈哈哈，这次又来到了redis，redis对于大家来说，想必都已经熟悉了吧，笔者最近在做高并发的时候碰到一个问题，就是一个http接口，里面携带一个list<string> ~ a，然后通过a从redis中获取数据，考虑到数据量比较大，后来增加了redis集群，但是在访问的时候，使用的是 redisTemplate的mget，无论怎么优化，性能都是在秒级，对于缓存的读取，这个量级基本上算是废废的了，于是从其他地方入手。

性能测试背景    

通过项目提供的数据插入接口向redis-cluster 插入1000条记录，然后在通过key的集合从redis-cluster中获取数据。

效果对比

   优化前

redisTemplate.mget

好像一次查询1000条数据2245ms返回没有啥问题，单个平均也就2245ms/1000=2.245ms，还算行吧，但是对于一个高并发的场景,http接口而言，就是个垃圾，完全不可用。一般的互联网公司对于，如果是To C的产品的接口，要求的RT都是200内，很果断的放弃这种。

优化后

重写了jedis的get，并且加入pipeline 返回数据

原因分析

对于redisTeplate的实现原理，这里就不赘述了，接下来从根儿上分析下改造后的实现原理，在这之前，我们先了解下redis集群的一个重要属性 slot

在redis集群中，数据的主要存储单元，每一个key都要对应到一个slot中去，具体的算法是CRC16(key)算法，流程如下图，参见

redis.clients.util.JedisClusterCRC16#getSlot(java.lang.String)

CRC16算法

实现源码分析

思路：先找出哪些key在哪一个slot中，然后再通过jedispool获取到jedis，这里每个jedispool对应一个redis实例，从jedis中通过pipeline的方式获取，拿到结果，再做merge

下面以图的方式展示

1：将keys映射到jedispool，com.zcc.testrediscluster.jedis.SelfDefJedisSlotBasedConnectionHandler#getJedisPoolFromSlot这个方法在原生的jedis中是没有，我们重写了。

keys映射到jedispool

2：重写原生jedisHandler

添加一个getJedisPoolFromSlot方法

3：将这个handler托管到spring

bean托管

4：接口调用

从redis中获取值

获取jedis-pipeline

数据合并

数据整理

总结

上述结果充分说明了阅读源码的重要性，在做高并发的时候，就凸显源码是多么的重要，如果没有深入源码的话，在做性能优化的时候，也是很头疼的事情，以上的实现参考了搜狐开源的cache-cloud设计思想，在实践的同时，把cache-cloud的源码也撸了一遍，收获颇多，会从别人的身上汲取很多的经验，突然想起了牛顿说的那句话 "如果我看得更远一点的话,是因为我站在巨人的肩膀上"  共勉~