解Redis高并发优化技术的图解之旅（redis高并发原理图）

解Redis高并发优化技术的图解之旅

Redis是一款高性能、可伸缩的内存数据库，在高并发场景下能够提升系统处理效率。本文将示范一次Redis高并发优化技术图文结合的实践。

构建基础架构。以下是优化前采用的Redis架构：


上图是优化前的Redis架构，使用单台Redis主机，客户端使用cluster模式连接，分片 键存储在不同slot中，可处理800qps。

接下来，我们开始改进高并发优化：

高可用：

为了提高可用性，首先使用连接池实现客户端连接的高效池化；

然后使用Redis的sentinel组件，增加3台sentinel服务器，用于实时监控redis节点，有一台故障，它会马上启动另一台来替换，保证服务的可用程度。

分库分表：

为了提高系统的吞吐量，我们将传输量更大的对象，拆分成小的对象进行存储，提高数据存取效率；

同时，将原来的单台Redis服务器拆分成3台服务器，来减少单台服务器的负载，以降低单台节点的qps；

并在集群中添加以slot为单位的hash路由功能，将数据按slot均匀分散至多台服务器中，来进一步提高吞吐量。

搭配lua实现热修改并减少网络传输：

采用Redis搞配Lua脚本功能，将一些热修改小脚本放在客户端，来确保Redis集群的一致性;加快数据存取时响应速度，并减少客户端与服务器之间的网络传输。

优化后使用Redis架构：


上图是优化后的Redis架构，使用3台实例的Redis集群，其中sentinel组件确保服务的高可用；客户端连接池高效池化，分片键均匀分散至多台服务器，热修改部分使用Lua脚本，可处理3000qps。

本文展示了一次Redis高并发优化技术图文结合的实践过程，通过实例化Redis集群、连接池池化、sentinel高可用组件、分片键均匀分散以及热更新Lua脚本等方法实现qps的提升，从而提升系统的数据处理能力。