Redis 是一款高效的键值对存储数据库，可通过哈希表实现复杂结构的存储。 Redis 支持操作简单的数据，例如字符串、数组、哈希等，除此之外，Redis 还支持集合的操作，比如并集（Union）、差集（Difference）、交集（Intersect）等操作。在采用 Redis 的复杂应用场景中，集合的差集计算也占据了一定的比例，因此，如何合理地提升 Redis 集合差集查询的性能很重要。
可以通过缓存策略来有效提升差集计算性能，Redis 中的集合可以被视为数据的字典，而对于很多重复的差集计算可以先将结果缓存起来，以避免重复计算。所以，在做差集计算之前，可以先查看缓存中有无计算结果，如果有则直接返回，若无再计算，准确地缓存返回结果后，配合外部缓存可以有效提升查询性能。
批量获取是另一种提升 Redis 性能的做法，对于多个需要参与差集计算的集合，可以使用 pipelining 或使用 redis-py 中的 multi_exec 来批量获取多个 key 的数据，减少网络延迟的开销，提升 Redis 的查询性能：
// 使用 pipelining
p = redis.pipeline()
for key in keys:
p.smembers(key)
results = pipeline.execute()
// 使用 multi_exec
with redis.multi_exec() as m:
for key in keys:
m.smembers(key)
results = m.execute()
可以利用 Redis 的 Lua 脚本功能来优化差集查询，即将差集查询的函数逻辑写入 Lua 脚本，Redis 内部会加载脚本并缓存，避免重复加载，有效提升 Redis 性能。
通过以上技术，Redis 的集合差集查询性能可较好地优化。但这些技术往往在实际开展时受到不同场景和性能需求所限，系统设计在一定程度上也可以避免重复计算，减少差集查询的执行频率，实现更高的性能优化。
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