异步Redis队列优化：高效数据入库与并发处理策略

本文档主要探讨了在高并发场景下，如何通过异步Redis队列实现数据入库的优化策略，以解决因清理缓存导致的性能问题。在业务需求中，一个APP客户端每天向服务端接口发送一次JSON数据，清理缓存后会重新发送。之前的做法是，PHP接口接收JSON后，将其转换为数组去重，然后在数据库的大表中插入新数据，同时将已存在的用户ID添加到另一张详情表中。 然而，当用户频繁清空缓存导致并发请求激增时，CPU占用率飙升至88%，这表明原有的同步处理方式无法应对高并发。为了解决这个问题，提出了以下几点优化措施： 1. 异步处理：将数据入库操作转变为异步任务，通过队列技术（例如RabbitMQ或Redis队列）处理，可以将计算密集型任务从主线程解放出来，降低实时响应的压力。 2. Redis过滤：利用Redis作为缓存，记录每天首次请求的数据，后续重复请求时直接从Redis获取，避免重复处理。例如，可以使用Redis的哈希结构存储前一天的请求数据，用日期作为哈希的前缀。 3. 辅助存储：在Redis中存储APP名称，这样在处理请求时，可以先验证APP是否已处理过，然后批量插入数据到另一个名为“app名称表”的表中，提高效率。 4. 拼接插入：对于新增的数据，结合Redis中的记录，合并后一次性插入到详情表中，减少数据库的交互次数。 具体实现中，作者提供了一个示例代码片段，展示了如何使用Redis存储历史数据，并在`appTotal`接口中进行过滤和异步处理。通过Redis存储前一天的app_id集合，然后在接收到请求时，检查这个集合，只有第一次请求才会插入到队列中进一步处理。这种方式既节省了数据库操作，又避免了CPU资源的过度消耗。 总结来说，这篇文章的重点在于介绍了一种在高并发场景下使用异步Redis队列和缓存技术来优化数据入库的方法，通过将任务分解和缓存利用，成功解决了因缓存清理导致的性能瓶颈问题。这对于开发人员在处理类似问题时提供了实用的参考和实践指导。