批量查寻是用 MGET 好还是 Hash 更好，Hash 的性能瓶颈是多少，达到多少个 Key 或者多大容量后性能急剧下降？如果需要大批量的查例如 1000 个 Key，用什么方案更好？MGET 在集群模式下的实现方式是什么，怎么知道某个 Key 在哪个集群分片上？Redis 最大并发大约支持 5~10 万并发，假设目前有 20 万或者 50 万并发该怎么办？
关于批量查寻的问题：
- MGET 和 Hash 哪个更好？ 对于简单的批量查寻，MGET 可以更快速地查询出多个 key 对应的 value，适用于需要查找多个 key 的场景。而 Hash 适用于需要查找大量数据的场景，列如用于存储用户信息。性能瓶颈与 Hash 内存使用情况有关，当 Hash 数据量较大时，内存使用率会变高，可能会导致内存不足，从而导致性能下降。
- MGET 和 Hash 在大批量查询时哪个更好？ 在大批量查询时，MGET 可能会导致 Redis 内存缓存穿透和雪崩问题，而 Hash 可以将多个 key 组合成一个 key 存储，从而避免缓存穿透和雪崩问题。因此，对于大批量查询，使用 Hash 更为合适。
- MGET 在集群模式下的实现方式是什么，如何知道某个 Key 在哪个集群分片上？ 在 Redis 集群模式下，MGET 命令会将多个 key 根据 hash 分配到不同的槽中，然后在各个节点上执行。MGET 命令在集群模式下的实现方式与单机模式下的实现方式基本一样，只是在执行时会根据集群规则进行分片。可以通过 CLUSTER KEYSLOT 命令获取某个 key 对应的槽位信息，从而知道某个 key 存储在哪个集群分片上。
- Redis 最大并发支持 5~10 万并发，如果目前有 20 万或者 50 万并发怎么办？ 如果 Redis 集群面临高并发请求，可以通过以下几种方式进行优化：
- 使用 Redis 集群，将数据分散到多个节点上，提高系统的并发处理能力。
- 使用缓存穿透、雪崩等技术，减少对 Redis 的并发访问，降低系统的并发压力。
- 使用 Redis Proxy、Twemproxy 等负载均衡软件进行负载均衡，使 Redis 集群的请求分散到多个节点上，提高系统的并发处理能力。
- 通过调整 Redis 参数等方式进行性能优化，提高系统的响应速度。
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