Redis读写达到极限高性能持续增长（redis 读写极限）

解决方案

Redis是一款全内存数据库，广泛被用于缓存应用、动态数据分析、文件和图像存储等，以提高性能高效实现缓存功能。但是随着客户端的数量和请求的频繁程度的增加，每秒的写入读取量可以达到一定程度，Redis的读写性能便不能满足增加的客户端的要求，进而造成系统的运行效率降低。到一定程度，其能够达到的并发读写请求就遇到瓶颈，性能无法持续增长。

与传统数据库不同，为了解决Redis极限读写性能，需要考虑对系统架构进行优化，实现高性能持续增长。

首先使用多Redis实例，分离和解耦读请求和写请求，每个实例处理不同的请求，以满足方法不同类型的请求的需求。对于不同的类型的读请求，Redis还可以使用不同的存储结构进行设计，以满足较大的查询请求，推荐使用Striing和Hash等类型的数据结构，比较适用于读请求。

使用Redis的集群模式，将服务器拆分为多个块，将一个请求拆分为多个请求发送。当集群中某一台机器出现突发情况导致无法正常提供服务时，可以采用块转移机制，将数据分发到其它节点上。利用Redis集群，虽然每个实例多少的请求能力是有限的，但通过拆分和处理更多的分布式Redis实例，可以控制读写性能持续增长。

利用Redis的自定义双向管道来提高读写性能，可以对微服务应用进行性能优化，使用双向管道非常容易，只需要两个步骤，一是将Redis消息队列数据绑定到Redis里，二是提供可读写双向管道，代码如下：

//绑定消息队列数据到redis
redis.bind("news-queue", "news-item");
//双向管道
redis.openPipe();
redis.appendCommand("get", "news-queue");
redis.appendCommand("lrem", "news-item", 0);
redis.execPipe(function(err, reply){
    console.log(reply);
});
``` 

上述技术可以有效的提升Redis的读写性能，以持续增长的方式解决Redis极限读写问题。具体的技术实施，需要根据应用场景的具体情况来考虑，实施选择合理的Redis技术方案，以提升Redis的性能。只有把握住Redis的技术方案，才有可能将Redis的极限读写性能达到持续增长。