Redis的LRANGE命令在高并发场景下可能会遇到性能瓶颈，因为它需要遍历整个列表来获取指定范围内的元素。为了应对高并发，可以采取以下策略：
批量获取数据：使用LRANGE命令时，尽量一次性获取多个元素，而不是逐个获取。可以通过设置合适的分页参数（如每次获取100个元素）来减少单次请求的数据量。
使用Pipeline：Redis支持Pipeline技术，可以在一个请求中执行多个命令，从而减少网络延迟和客户端与服务器之间的往返次数。通过将多个LRANGE命令放入Pipeline中，可以显著提高性能。
分散请求负载：将高并发请求分散到多个Redis实例上，以减轻单个实例的负载。可以使用Redis Cluster或代理工具（如Twemproxy、Redisson等）来实现负载均衡。
优化数据结构：根据业务需求，考虑使用其他更适合高并发场景的数据结构，如Sorted Set、Hash等。这些数据结构在某些情况下可以提供更好的性能。
限流和降级：在高并发场景下，可以考虑使用限流和降级策略来保护Redis服务器。例如，可以使用令牌桶算法限制每个客户端的请求速率，或者在系统负载过高时暂时关闭一些非关键功能。
监控和调优：定期监控Redis服务器的性能指标（如内存使用、命令执行时间等），并根据实际情况进行调优。例如，可以调整Redis的内存配置、连接数限制等参数，以提高性能。
