redis做缓存时的一点优化
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????? 最近集群上有个job，其中需要短时间内频繁访问缓存，大概7亿多次。我这边的缓存是使用redis来做的，问题就来了。
????? 首先，redis中存的是普通kv，没有考虑使用hash等解结构，那么以为着这个job需要访问7亿多次redis，导致效率低，且出现很多redis的read timeout exception.
我采取的一些办法：
1、使用pool来管理连接，并且适当放长timeout的时间，切记在每次使用完连接后放回池中。
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2、把不同业务的缓存放到不同的redis实例上，效率有一定增加。
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3、这个job访问的缓存有个特点，数据量不大，总共才几十兆，所以决定在每个node上使用map来保存，在reduce初始化阶段就读进去，效率有较大提升。
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4、使用redis的pipeline，一次性将所有缓存拉过来，效率非常好。（注意这里需要你获取缓存值之间没有依赖）
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此外，我也是用了hadoop的DistributedCache来处理，效果也还过得去，但是我始终对这个方式没好感，最大的体会是不灵活，特别是在有向缓存服务器反设值的时候，此方式无效。
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