QPS系统使用Redis打造10万QPS系统（基于redis构建10万）

QPS（每秒请求数）是监控系统响应性能的一种重要指标。随着业务场景的不断复杂，在多服务器分布式架构下，要打造一个能够达到10000QPS的系统了解到Redis的作用尤其重要，因为Redis可以在多服务器架构下支撑高QPS的系统。

具体来说，Redis可以提高系统的伸缩性，使其可以实现高可用，在负载均衡中采用Redis实现多个服务器之间的负载均衡，让系统可以轻松实现多台服务器负载均衡，扩展系统能同时处理多任务。

Redis还支持缓存系统，将一些频繁查询的集合，又或者说面向结构化数据类型的操作结果，存储在Redis中，这样就可以对数据进行缓存，减少大量的数据库读取，快速响应数据请求，从而实现10000QPS的系统。

同时，Redis还可以实现异步消息的队列，把复杂的任务通过一系列异步消息队列结构，先进入队列，通过一系列的操作来完成任务，从而避免一次处理一个任务的同步操作，这样也可以提高响应速度，达到10000QPS的目标。

以上就是我们如何使用Redis打造10000QPS系统的一般步骤：

1. 使用Redis进行多服务器集群负载均衡，提高系统的扩展性；

2. 使用Redis进行数据缓存，提高系统的响应速度；

3. 使用Redis构建异步消息队列，提高系统的响应速度；

以上便是使用Redis构建10000QPS系统的简单实现：

下面是示例实现：

//使用Redis进行负载均衡：

//1. 将所有的服务器上的信息使用Redis存储

redis.set(“serverinfo”, {

servers: […], // 服务器信息

capacity: 10, // 每台服务器处理能力

curNum: 0, // 已处理会话数

status: 0 // 服务器状态

});

//2. 将请求进行负载均衡运算

// 获取所有服务器信息

let serverList = getServerIinfoFromRedis();

let server = findLeastBusyServer(serverList);

//3. 使用Redis缓存

// 使用Redis来存储常用的数据，高频操作，关联查询等

redis.set(“data”, {

userInfo: {…},

productInfo: {…}

});

//4. 使用Redis构建异步消息队列系统log

// 使用Redis来存放日志

redis.set(“logs”, [

{

taskId: 1, // 任务ID

status: 1, // 状态

body: “…” // 内容

},

{

taskId: 2,

status: 0,

body: “…”

},

…

]);

以上便是使用Redis打造10000QPS系统的一般步骤，Redis可以有效提高系统的伸缩性，实现大量数据缓存，构建异步消息队列系统，大大提升系统的性能，最后可以达到10000QPS的高效率。