Redis集群提高QPS处理能力的有效方案（redis集群 qps）

随着网络技术的发展，以web应用为代表的客户端服务器架构被越来越多的应用所采用，在这类应用场景中，关系数据存储、查询处理有着至关重要的地位。在实际的开发过程中，面对大规模的用户请求，处理查询和更新的能力是我们的系统的首要考虑因素。

为了满足用户高效的查询和更新要求，目前多数采用的方案是将数据库架构改造成分布式架构，将复杂查询，分类数据库或多个数据库拆分为多个数据库集群，由集群负责数据管理（如分片管理，副本备份）和分布式查询处理。Redis 提供了一种分布式集群架构来提升QPS处理能力，这种方案容易部署，可以显著提升系统的性能。

Redis分布式集群架构的原理：Redis的key空间进行分片，每个节点负责一块key空间，通过功能模块如sentinel、codis等负责实现了自动分片、节点的自动发现、服务负载均衡和数据的主从复制同步、节点的可靠可用保障等，以及性能优化手段如真正意义上的零时延迟，支持跨节点聚合查询，支持跨节点分片事务，等等，从而实现了高可用、高性能的服务。

下面给出一个利用redis集群实现高性能服务的代码示例：

// 利用codis进行redis分布式集群架构配置
const CodisCluster = require('codis-cluster');
const codisCluster = new CodisCluster({
    "shards": [
        {
            "start": 0,
            "length": 16384
        }
    ],
    "zk": {
        "path": "/codis",
        "endpoints": [
            "127.0.0.1:2181"
        ],
        "timeout": 5000
    },
    "redis": {
        "minExpire": 5,
        "maxExpire": 300
    }
});
// 将数据存入redis集群
codisCluster.set('mykey', 'value', (err, result) => {
    if (err) {
        console.log(err);
        return;
    }
    console.log(`Stored to redis: ${result}`);
});
// 从redis集群中获取数据
codisCluster.get('mykey', (err, result) => {
    if (err) {
        console.log(err);
        return;
    }
    console.log(`Get from redis: ${result}`);
});

以上就是利用codis实现redis集群的简单实例，通过该示例可以看出，redis集群的优势在于对数据的高效存取和数据可靠性的保障，同时还可以实现负载均衡，而且利用redis集群能够大幅度提升redis性能。

总结来讲，redis集群的有效架构可以有效提升数据库的qps处理能力，在大规模应用场景中发挥着重要作用，因此它是实现高性能架构的有效方案。