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Redis是一個開源的、基于內(nèi)存的Key-value數(shù)據(jù)庫，受到了眾多開發(fā)者的歡迎?？梢杂脕砜焖購椥缘拇鎯?shù)據(jù)，并且處理大量的請求，是現(xiàn)在應用中經(jīng)常使用的數(shù)據(jù)庫。但是，隨著請求量越來越大，Redis有它的自身的極限，即一些必要的功能支持下的請求量限制，如何突破這一極限成為了現(xiàn)在關(guān)注Redis改善性能的重點。
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采用分布式系統(tǒng)架構(gòu)，結(jié)合主備機制，可以大大提升Redis服務器的性能，支持多個Redis服務器同時處理海量的請求。Redis的集群模式，采用哨兵機制可以實現(xiàn)Redis數(shù)據(jù)的可靠、可擴展的存儲。可以由多個服務器實現(xiàn)高效的服務，不受請求量的任何限制，例：
“` go
// use go-redis
// set cluster instance
client := redis.NewClusterClient(&redis.ClusterOptions{
Addrs: []string{“127.0.0.1:6379”, “127.0.0.1:6380”},
})
// get key value
val, ERR := client.Get(“hello”).Result()
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
fmt.Println(“hello”, val)
使用緩存技術(shù)，可以提高Redis服務器的性能。Redis支持緩存機制，開發(fā)者可以通過讀取緩存來提升新數(shù)據(jù)查詢的性能?？梢栽诰彺婕夹g(shù)的幫助下，讓Redis服務端更快的處理數(shù)據(jù)，例如：
```go
// set cache
val, err := client.Set("hello1". []byte("world"), 0).Result()
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
fmt.Println("key1", val)
// get cache
val, err := client.Get("hello1").Result()
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
fmt.Println("key1", val)
此外，Redis也可以通過引入新的數(shù)據(jù)存儲卷來拆分不同的比較繁重的請求。存儲卷可以將海量的數(shù)據(jù)從同一個Redis服務器穿梭，對性能有很大的提升。例如：
“`go
// set data
val, err := client.Set(“hello2”, []byte(“world”), 0).Result()
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
fmt.Println(“key2”, val)
// use pipelining
pipe := client.Pipeline()
pipe.Set(“hello3”, []byte(“world”), 0)
pipe.Get(“hello3”)
_, err := pipe.Exec()
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
伴隨著請求量越來越大，Redis被越來越多開發(fā)者接受，但其極限也暴露出來。突破Redis請求量可以通過分布式系統(tǒng)架構(gòu)、緩存技術(shù)、存儲卷的幫助，可以有效的提升Redis的性能，支持更多的數(shù)據(jù)請求。
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分享標題：突破Redis請求量極限機遇與挑戰(zhàn)（redis請求量上線）
文章地址：http://www.dlmjj.cn/article/dhpcege.html
