接口添加redis缓存之后并发还是很低
1、redis高并发的同时，还需要容纳大量的数据：一主多从，每个实例都容纳了完整的数据，比如redis主就10G的内存量，其实你就最对只能容纳10g的数据量。
2、速度快：redis使用内存存储数据，使得读写速度非常快。这是因为内存访问速度比磁盘访问速度快很多。redis的单线程模型也避免了多线程并发处理中的锁竞争和上下文切换等开销，使得操作更加高效。
3、缓存方案：在上面的测试可以知道，要是我们事先把数据库的千万条数据同步到redis缓存中，瓶颈就是我们的设备硬件性能了，假如我们的主机有几百个核心CPU，就算是千万级的并发下也可以完全无压力，带个用户很好的。
4、解决方案有两种：就是在数据库即使没有查询到数据，我们也把这次请求当做 key 缓存起来，value 可以是 NULL。下次同样请求就会命中这个 NULL，缓存层就处理了这个请求，不会对数据库产生压力。
并发量超过队列最大值,如何解决?
1、增加最大并发数限制：通过修改服务器或应用程序的设置，将最大并发数调整为更高的限制，从而提升系统的处理能力。
2、使用一般的synchronized或者是lock或者是队列都是无法满足高并发的问题。解决方法有三：使用缓存 使用生成静态页面 html纯静态页面是效率最高、消耗最小的页面。
3、：系统拆分 将一个系统拆分为多个子系统，用dubbo来搞。然后每个系统连一个数据库，这样本来就一个库，现在多个数据库，这样就可以抗高并发。
4、消息队列：Java程序可以使用消息队列（如RabbitMQ、Kafka等）来处理高并发数据。消息队列可以实现异步通信，将任务发送到队列中，由后台服务消费并处理任务。这样可以降低系统的压力，提高程序的性能。
Redis常见的性能问题都有哪些?
1、缓存击穿 缓存击穿是指一个请求要访问的数据，缓存中没有，但数据库中有的情况。这种情况一般都是缓存过期了。
2、CPU利用率：持久化过程中，Redis需要将数据进行序列化并写入磁盘，这会占用一定的CPU资源。当多个Redis实例同时进行持久化时，CPU的利用率可能会增加，导致某个实例的性能下降。
3、Redis有部份存在硬盘上，这样能保证数据的持久性。2)、数据支持类型 Memcache对数据类型支持相对简单。Redis有复杂的数据类型。
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