随着Redis的普及，用Redis作为数据存储的场景也在越来越多的系统中被用到。然而，随着数据量的增加，Redis的读取性能也变得越来越糟糕。特别是当数据量很大时，对Redis读取性能的要求就更高了，以性能为主要指标的Redis读取操作就显得尤为必要。
在处理大数据量的Redis读取时，可以考虑使用多进程技术来提升处理Redis读取性能，从而加快Redis读取任务的处理速度。下面就用Python实现一个利用多进程处理Redis读取任务的实例，以达到实现对Redis有效读取的目的。
连接Redis服务器：
import redis
r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
然后，初始化一个进程池：
from multiprocessing import Pool
pool = Pool(processes=4)
这里初始化的进程池大小为四，代表同时有四个进程处理任务。
接下来，定义一个函数，该函数负责从Redis中读取数据：
def redis_reader(key):
return r.get(key)
调用map函数：
keys = [key1, key2, key3, key4]
data = pool.map(redis_reader, keys)
这里的map函数会把列表中的每一个key分配给某一个进程，然后该进程便会执行redis_reader函数，从Redis中读取给定key的值，最终返回结果。
由此，我们使用多进程实现了有效的Redis读取，从而加快了Redis读取任务的处理速度，从而能够更好地处理大数据量的Redis读取任务。
