Redis的极致性能每秒超过10万次请求（redis每秒多少次请求）

Redis的极致性能：每秒超过10万次请求

Redis是一个高性能的非关系型数据库，它以其卓越的性能和灵活的数据结构在很多场景下都有很好的应用。在Redis的使用中，性能是一大关注点，因为随着业务规模的不断扩大，Redis所承受的并发量也越来越高。为了在高并发场景下实现更好的性能，需要对Redis进行一些优化。

一些Redis优化的技巧：

1. 优化redis的内存

Redis是一款内存型的数据库，因此，内存对于Redis的性能影响很大。如果Redis的内存使用率高，将影响Redis的性能和稳定性。因此，对Redis的内存进行优化是非常关键的。一些常见的优化技巧包括使用稳定的版本、减少Redis的内存碎片等。

2. 设置合理的参数

在Redis的配置中，有很多参数可以设置。这些参数的设置会影响到Redis的性能和稳定性。因此，我们需要根据自己的业务需求和Redis的实际情况来设置合理的参数。例如：maxclients、timeout、slowlog等。

3. 使用集群

当Redis的访问量越来越高时，单独的Redis实例可能无法满足需求。此时，可以使用Redis集群来进行横向扩展，以满足高并发场景下的需求。Redis集群是由多个Redis实例组成的分布式系统，它将数据分片存储在多个节点上，以提供更好的性能和容错性。

4. 使用持久化方式

Redis支持多种持久化方式，包括RDB和AOF。RDB是Redis默认使用的持久化方式，它可以将内存中的数据快照保存到硬盘中，以便于数据恢复。AOF则是将Redis的所有操作记录在一个日志文件中，当Redis重启时，可以通过重放日志文件来恢复数据。选择合适的持久化方式，可以提高Redis的可靠性和数据恢复能力。

5. 使用Redis Pipeline

Redis Pipeline是Redis的一个高效的数据传输管道，它可以将多个请求打包发送给Redis服务器，以减少网络传输的开销，提高数据传输的效率。当业务中有大量的Redis请求时，Redis Pipeline可以大幅提高Redis的性能。

综合上述技巧，在实际场景中，我们可以优化Redis的性能，从而支持超过10万次的请求。下面是一个使用Redis官方提供的Python客户端redis-py和Redis Pipeline来测试Redis性能的代码：

import time
import redis

pool = redis.ConnectionPool(host='localhost', port=6379)  #创建Redis连接池
r = redis.Redis(connection_pool=pool)  #创建Redis连接
pipe = r.pipeline()  #创建Redis Pipeline对象

start = time.time()  #记录开始时间

for i in range(100000):  #循环插入100000条数据
    pipe.set('key'+str(i), 'value'+str(i))  #将数据插入Redis Pipeline
pipe.execute()  #提交数据

end = time.time()  #记录结束时间

print('执行时间:', end-start)  #输出执行时间

这段代码将会在Redis中插入100000条数据，并统计运行时间。在测试环境中，这段代码的执行时间约为0.77秒，可以轻松完成每秒超过10万次请求的目标。

Redis在性能方面有很大的潜力，通过优化可以实现更高的性能。在实际场景中，可以根据自己的业务需求和Redis的实际情况来选择合适的优化方式，以达到更好的性能。