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正式而言,使用Redis时,CPU几乎不会成为瓶颈,Redis主要限于内存和网络。 例如,在典型的Linux系统中,Redis可以通过使用pipelining来一秒处理100万条请求,因此在应用程序主要使用O(N )或O(log(N ) )命令的情况下,不太消耗CPU。
但是,随着业务日益复杂,一些公司需要更大的QPS,因为他们拥有数亿笔交易量。 典型的解决方案是在分布式体系结构中对数据进行分区并采用多台服务器,但是存在很大的缺点,例如要管理的Redis服务器过多,维护成本高等。应用于单个Redis服务器的命令包括: 某些数据分区不适用于数据分区,例如数据分区无法解决热点读/写问题的偏差、重新分配和缩放变得更加复杂等。
文/IT外包专家 蓝盟IT服务 编辑