优化代码 private void jedisClusterScriptLoad(Jedis jedis, byte[] data) { JedisClusterJedis clusterJedis = (JedisClusterJedis) jedis; Map<String, JedisPool> clusterNodes = clusterJedis.getClusterNodes(); for (Map.Entry<String, JedisPool> entry : clusterNodes.entrySet()) { Jedis slotJedis = entry.getValue().getResource(); scriptShaKey = slotJedis.scriptLoad(data); } }

这段代码中可以进行如下优化：

1. 对于 Redis 集群中每个节点，都需要执行 scriptLoad() 方法，这可能会导致网络传输和计算资源的浪费。可以考虑使用 Redis 客户端的脚本缓存功能，将脚本缓存在客户端本地，并在需要执行脚本时，只将脚本 SHA1 值传递给 Redis 服务器，以节省网络传输和计算资源。

2. 对于 Redis 集群中的每个节点，都需要获取资源，并在使用完毕后释放资源。这可能会导致资源的浪费和性能瓶颈。可以考虑使用 Redis 客户端连接池，将连接池中的连接分配给不同的线程使用，以提高并发性能和资源的利用率。同时，也可以考虑使用 try-with-resources 来自动释放资源。

下面是改进后的代码：

private Map<String, String> scriptShaCache = new ConcurrentHashMap<>();

private void jedisClusterScriptLoad(Jedis jedis, byte[] data) {
    JedisClusterJedis clusterJedis = (JedisClusterJedis) jedis;
    Map<String, JedisPool> clusterNodes = clusterJedis.getClusterNodes();
    for (Map.Entry<String, JedisPool> entry : clusterNodes.entrySet()) {
        String nodeKey = entry.getKey();
        JedisPool jedisPool = entry.getValue();
        String scriptSha = scriptShaCache.get(nodeKey);
        if (scriptSha == null) {
            try (Jedis jedis = jedisPool.getResource()) {
                scriptSha = jedis.scriptLoad(data);
                scriptShaCache.put(nodeKey, scriptSha);
            }
        }
    }
}

这段代码中，使用了一个 ConcurrentHashMap 来缓存脚本 SHA1 值。对于每个 Redis 节点，首先从缓存中获取脚本 SHA1 值，如果缓存中不存在，则从连接池中获取一个连接，调用 scriptLoad() 方法加载脚本，并将脚本 SHA1 值缓存到本地。在使用完毕后，使用 try-with-resources 自动释放资源。