Redis可以通过多种方式应对突发流量，以下是一些常见的方法：
缓存预热：提前将热门数据加载到Redis中，减少请求时的读取压力。
使用合适的数据结构：根据业务需求选择合适的数据结构，如使用哈希表存储数据、使用有序集合存储排行榜等，提高读写效率。
分片和集群：将数据分片存储在多个Redis实例中，通过集群来分担请求压力，提高并发处理能力。
设置合适的过期时间：根据数据的访问频率和重要性设置合适的过期时间，避免数据过期导致大量请求涌入。
使用持久化功能：开启Redis的持久化功能，保证数据在突发流量情况下不会丢失。
使用流控和限流：通过限流算法如漏桶算法、令牌桶算法等来控制请求的访问速率，避免突发流量对系统造成影响。
使用高级特性：如Redis的pipeline、lua脚本等功能可以提高读写效率，减少请求的响应时间。
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