突破Redis请求量极限机遇与挑战（redis请求量上线）

Redis是一个开源的、基于内存的Key-value数据库，受到了众多开发者的欢迎。可以用来快速弹性的存储数据，并且处理大量的请求，是现在应用中经常使用的数据库。但是，随着请求量越来越大，Redis有它的自身的极限，即一些必要的功能支持下的请求量限制，如何突破这一极限成为了现在关注Redis改善性能的重点。

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采用分布式系统架构，结合主备机制，可以大大提升Redis服务器的性能，支持多个Redis服务器同时处理海量的请求。Redis的集群模式，采用哨兵机制可以实现Redis数据的可靠、可扩展的存储。可以由多个服务器实现高效的服务，不受请求量的任何限制，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)

使用缓存技术，可以提高Redis服务器的性能。Redis支持缓存机制，开发者可以通过读取缓存来提升新数据查询的性能。可以在缓存技术的帮助下，让Redis服务端更快的处理数据，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也可以通过引入新的数据存储卷来拆分不同的比较繁重的请求。存储卷可以将海量的数据从同一个Redis服务器穿梭，对性能有很大的提升。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)

}

伴随着请求量越来越大，Redis被越来越多开发者接受，但其极限也暴露出来。突破Redis请求量可以通过分布式系统架构、缓存技术、存储卷的帮助，可以有效的提升Redis的性能，支持更多的数据请求。

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