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210萬(wàn)TPS的數(shù)據(jù)寫入是非常艱巨的一個(gè)任務(wù)。一般情況下，我們見(jiàn)到的都是100W-1000W的TPS，更談不上210萬(wàn)TPS。我們可能需要數(shù)據(jù)庫(kù)群集、彈性計(jì)算能力、網(wǎng)絡(luò) IO 才能達(dá)到這么高的TPS吧！然而，在《Redis 性能優(yōu)化實(shí)戰(zhàn)》這本書(shū)中，我們證明了單臺(tái)Redis實(shí)現(xiàn)210萬(wàn)TPS數(shù)據(jù)寫入是可以實(shí)現(xiàn)的。
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對(duì)210萬(wàn)TPS這個(gè)要求量來(lái)分析，210萬(wàn)TPS就是每秒寫入2.1億條數(shù)據(jù)。這其中，寫入已經(jīng)是一個(gè)非常慢的過(guò)程了，實(shí)際上如果要寫入這么大的數(shù)據(jù)量，需要的是一個(gè)非常高的讀取能力，才能夠獲取到足夠的數(shù)據(jù)。
要達(dá)到210萬(wàn)TPS的數(shù)據(jù)寫入，我們需要在服務(wù)器加入一些技巧，如優(yōu)化Redis的每次寫入大小、減少每次寫入時(shí)間、優(yōu)化提交等，這樣就可以有效減少每次數(shù)據(jù)寫入的時(shí)間，從而提升TPS。
再次，最重要的一點(diǎn)，要達(dá)到210萬(wàn)TPS數(shù)據(jù)寫入，除了服務(wù)器配置、程序優(yōu)化等，還需要一些客戶端策略，比如，使用多線程或多進(jìn)程來(lái)寫入，這樣就同時(shí)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)多臺(tái)Redis服務(wù)器的寫入操作，并且可以降低由于客戶端IO操作時(shí)間過(guò)長(zhǎng)等問(wèn)題產(chǎn)生的影響，從而可能有效的提高TPS數(shù)量。
傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)很難實(shí)現(xiàn)210萬(wàn)TPS的數(shù)據(jù)寫入，但是利用Redis，我們可以實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。經(jīng)過(guò)精細(xì)的技術(shù)優(yōu)化、服務(wù)器加速，以及合理的客戶端連接策略，我們可以用單臺(tái)Redis實(shí)現(xiàn)210萬(wàn)TPS的性能。如下代碼可以讓Redis支持高TPS寫入：
// 使用pipeline優(yōu)化寫入
// 寫入時(shí)設(shè)置事務(wù)
// 使用Redis Cluster
try(Jedis jedis = new Jedis()) {
Pipeline pipeline = jedis.pipelined();
pipeline.multi();
jedis.set(“key”, “value”)
pipeline.exec();
pipeline.close();
jedis.cluster();
}
總結(jié)來(lái)說(shuō)，210萬(wàn)TPS寫入是一個(gè)非常艱巨的任務(wù)，但是，我們通過(guò)服務(wù)器的合理配置、程序優(yōu)化、客戶端連接策略，可以利用單臺(tái)Redis高效實(shí)現(xiàn)210萬(wàn)TPS的數(shù)據(jù)寫入，將工作量拆分到多臺(tái)Redis服務(wù)器上，從而實(shí)現(xiàn)高TPS數(shù)據(jù)寫入。
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