我怀疑最大限度地提高Redis的cpu使用率会有益于您的后端设计。正确的问题是Redis是否足够有效以在给定的延迟下维持吞吐量。Redis是单线程服务器：cpu消耗80％时，延迟可能非常糟糕。
我建议您在尝试增加Redis cpu消耗之前，在redis-benchmark工作时测量延迟，以查看它是否可以满足您的需求。redis-cli的– latency选项可用于此目的：
现在，如果您确实想增加Redis cpu的使用量，则需要一个高效的客户端程序（例如redis- benchmark），该客户端程序能够同时处理多个连接，或者是客户端程序的多个实例。
Lua是一种快速的解释语言，但仍然是一种解释语言。这将比C代码慢一两个数量级。Redis在解析/生成其协议方面比lua- redis快得多，因此您将无法使用唯一的Lua客户端使Redis饱和（除非您使用O（n）Redis命令-稍后请参见）。
webdis使用高效的客户端库以C语言实现，但必须解析http / json协议，该协议比Redis协议更为冗长和复杂。对于大多数操作，它可能比Redis本身消耗更多的cpu。再次重申，您不会使用单个webdis实例饱和Redis。
这是一些使Redis带有多个Lua客户端的示例。
如果尚未完成，建议您首先查看Redis基准页面。
关键是将一个内核专用于Redis，并在其他内核上运行客户端程序。在Linux上，可以为此使用tasket命令。
# Start Redis on core 0
taskset -c 0 redis-server redis.conf
# Start Lua programs on the other cores
for x in `seq 1 10` ; do taskset -c 1,2,3 luajit example.lua & done
Lua程序应使用流水线以最大化吞吐量并减少系统活动。
local redis = require 'redis'
local client = redis.connect('127.0.0.1', 6379)
for i=1,1000000 do
local replies = client:pipeline(function(p)
for j=1,1000 do
local key = 'counter:'..tostring(j)
p:incrby(key,1)
end
end)
end
在我的系统上，Lua程序占用的Redis cpu数量是Redis的4倍以上，因此您需要4个以上的内核才能使Redis达到饱和（6核的盒子应该没问题）。
除非您在cpu不足的虚拟机上运行，??否则瓶颈可能是网络。我不认为您可以使用小于1 GbE的链路来使Redis饱和。
确保尽可能地对查询进行管线化（请参见前面的Lua程序），以避免网络延迟瓶颈，并减少cpu上网络中断的成本（填充以太网数据包）。尝试在未绑定到网卡的核心上运行Redis（并处理网络中断）。您可以使用诸如htop之类的工具来检查这一点。
如果可以，请尝试在网络的其他各种计算机上运行Lua客户端。同样，您将需要大量的Lua客户来使Redis饱和（6-10应该可以）。
现在，如果每个查询足够昂贵，则可以使用单个Lua客户端使Redis饱和。这是一个例子：
local redis = require 'redis'
local client = redis.connect('127.0.0.1', 6379)
for i=1,1000 do
local replies = client:pipeline(function(p)
for j=1,1000 do
p:rpush("toto",i*1000+j)
end
end)
end
N = 500000
for i=1,100000 do
local replies = client:pipeline(function(p)
for j=1,10 do
p:lrange("toto",N, N+10)
end
end)
end
该程序使用1M项填充列表，然后使用lrange命令从列表中间获取10个项（Redis最坏的情况）。因此，每次执行查询时，服务器都会扫描500K项。因为仅返回10个项目，所以它们可以通过lua- redis进行快速解析，而不会消耗cpu。在这种情况下，所有cpu消耗都将在服务器端。
Redis客户端可能比redis-lua更快：
您可能想尝试一下。
602392714
清零编程群