程序员如何设计一个rpc框架？

Redis服务支持5000万的QPS，有什么好的思路？

论实际项目用阿里云，虽然很贵，但实现简单，假如做技术秀，自行开发x86+fpga或gpu,毕竟redis用处，这是十分简单的数据结构，5000w就是50m，看每条数据大小多少了，一条pcie3.0 16x不够就用两条三条四条，进一步作秀，用fpga处理tcp/ip协议，一个节点做5000w真不是问题，只是为什么说这是作秀？一系列的开发过程，多种平台技术混合使用，没多少企业愿意这么干

5000万QPS的系统是什么概念？我先说一个数字google一天做50亿查询；纽约交易所平均一天20-30M笔交易；全球最大广告交易平台Double Click的QPS为2M。除了面试没有人会真的遇到这样的挑战。

简单地说，5000万QPS以现在技术手段，除非做客户端提前知道数据的分布，知道去哪个节点，数据不会在节点中同步。如果用Redis一个CPU大概可以做到5KQPS，每个节点主从。也就是说牺牲可用性。

虽然知道你问这个问题的时候，其实自己并没有想的太清楚，但是为了涨粉，我还是愿意来评论一下。

我想对redis来说，单机qps 5000w暂时肯定是不能的事情了，所以需要分布式集群来解决这个问题。

但是现实中的分布式方案，其实都是在各种现有条件下的权衡结果，我想现实中5000wqps的应用可能主要会有以下场景。

1.纯读场景(存储量单机可存储)

对于纯读场景，其实是离线写 + 在线读的模式，单纯的加机器就可以完成你的需求。

单机我记得10w没问题，那你可能需要500台机器，如果你是多idc，那么N + 1冗余考虑到的话，可能实际会多点。

这就是面试闲打牙说的。

就像一个20-30人的公司，面试问的都是一天亿级数据量的问题。这个规模的公司，流量有限，数据量一天最高峰能到几百万就不错了，还不是天天如此。本身面试的人也很少有真的处理亿级数据量的问题的人。双方有时纯空对空交流。

不过现实世界真有悲剧，搞微服务，日活高峰也就1000的系统，弄了上千台服务再跑，基本都空跑，一年服务器钱老多了。

程序员如何设计一个rpc框架？

RPC框架全称叫“Remote Procedure Call”-远程过程调用。

在分布式应用大放异彩的今天，软件研发工作（微服务、中台）是一定离不开分布式，既然说到分布式就一定离不开RPC，所以RPC框架也是广大程序员进阶路上必须跨过去的一道坎，也是工作中经常会用到的。因此，了解并掌握RPC框架的底层原理和其设计思想也是每一个程序员的必备技能之一。

各大互联网公司都或多或少实现了自己的RPC框架，其中比较出名且常用的有：

阿里巴巴的dubbo：这个大家应该都用到过吧？GitHub地址：https://github.com/apache/dubbo

基于阿里巴巴fork的当当版dubbox：这个貌似也都用到过？在dubbo不死不活的那几年。GitHub地址：https://github.com/dangdangdotcom/dubbox

谷歌grpc：谷歌版本的rpc，GitHub地址（Java版）：https://github.com/grpc/grpc-java

大家可以自己去GitHub上去搜索这三大框架并进行学习。

如果我们自己去实现一个简单的RPC框架要怎么做？这个时候我们应该意识到我们是在写一个框架，写一个框架意味着我们无法再随意的使用第三方依赖包，也就是除了一些工具类包可以使用，其他的都需要我们用Java一行一行的写出来。

下面提供一下如何用Java实现一个简单的RPC功能（谈不上框架）：

到此，以上就是小编对于redis 动态修改配置的问题就介绍到这了，希望这2点解答对大家有用。

本文名称：程序员如何设计一个rpc框架？
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