千万级别并发Redis架构配置实践（redis配置10万并发）

随着现在许多公司因业务拓展引发的用户规模不断增大，使得千万级别的并发量成为了当前技术架构必须解决的一大难题。Redis作为当前应用最广泛的内存数据库，具有几乎无限的深度缓存和持久化能力，可快速多实例可靠解决千万级别并发架构需求，可实现多样的功能，包括高性能分布式缓存、MQ队列、分布式锁、排行榜统计等。

本文以简单的、优化的Redis架构实践，为面对千万级别并发量时项目所需的场景进行分析，主要包括Redis集群部署、Redis性能优化、多Redis实例划分等内容。

1、Redis集群部署：

Redis集群可以解决单点的数据库容量限制和性能瓶颈的问题，可以使用多个Redis节点来实现数据分布式存储和部署，可以提高集群的可靠性和可用性，实现容量的水平伸缩。

2、Redis性能优化：

针对Redis的数据未解析之前直接将其存储于SSD硬盘上，可以通过调整批量读写，增加Redis内存缓存大小，启用AOF或RDB持久化等方式来提高Redis的读写性能，做到以最小的内存消耗和最小的磁盘IO牺牲，来满足千万级别的并发量要求。

3、多Redis实例划分：

为了更好地满足不同操作对Redis服务性能要求，将热门和冷门数据进行拆分，可将常见的热数据分离出来，如：比如将活跃的节点作为读写的数据节点，写数据节点保证数据的安全性，定期备份数据，采取分布式备份策略，从而将IO和网络资源尽可能有效的利用起来，满足千万级别系统的支撑需求。

综上，为了实现千万级别高性能，我们可以通过Redis集群部署、Redis性能优化、以及多Redis实例划分等方式，来加强Redis架构实践，提高我们系统的可用性和稳定性，保证系统能够安全和高效处理千万级别的数据压力。