提升Redis性能，QPS突破1万（redis的qps为1万）

Redis是一款高性能的in-memory数据库，可以快速存储和读取数据，适合大量数据的读写操作。但是，在高并发的场景下，Redis的性能可能会受到影响，因此我们需要采取一些措施来提高Redis的性能，让它的QPS突破1万。

一、使用Pipeline

Redis的每个网络请求都需要建立一次TCP连接，并且等待回复后再进行下一个请求。这种方式在低并发情况下是没有问题的，但是在高并发情况下，这种方式会造成很大的性能损失。

使用Pipeline可以在一次TCP连接中批量发送多个请求，并且等待所有回复后再处理结果。这样可以大大减少网络传输的开销，提高Redis的性能。

以下是使用Pipeline的示例代码：

“`python

import redis

pool = redis.ConnectionPool(host=’localhost’, port=6379, db=0)

r = redis.Redis(connection_pool=pool)

# 执行10个请求

pipe = r.pipeline()

for i in range(10):

pipe.set(‘key{}’.format(i), ‘value{}’.format(i))

pipe.execute()

二、使用Lua脚本

Lua是一门轻量级的脚本语言，可以方便地嵌入到Redis中。使用Lua脚本可以将多个Redis操作打包为一个原子操作，并且使用Lua中的控制流语句可以实现复杂的操作逻辑。这样可以减少网络传输的次数，提高Redis的性能。

以下是使用Lua脚本的示例代码：

```lua
-- 批量设置多个键值对，并设置过期时间为60秒
for i=1,10 do
    redis.call('setex', 'key'..i, 60, 'value'..i)
end

使用Redis客户端执行Lua脚本的示例代码：

“`python

import redis

pool = redis.ConnectionPool(host=’localhost’, port=6379, db=0)

r = redis.Redis(connection_pool=pool)

script = “””

for i=1,10 do

redis.call(‘setex’, ‘key’..i, 60, ‘value’..i)

end

“””

r.eval(script, 0)

三、使用集群

Redis支持搭建集群来实现数据分片和负载均衡，可以提高Redis的可用性和吞吐量。在高并发的场景下，使用Redis集群可以将请求均匀地分配到不同的Redis节点中，避免单个节点的性能瓶颈。

以下是使用Redis集群的示例代码：

```python
from rediscluster import RedisCluster
startup_nodes = [
    {"host": "127.0.0.1", "port": "7000"},
    {"host": "127.0.0.1", "port": "7001"},
    {"host": "127.0.0.1", "port": "7002"}
]

r = RedisCluster(startup_nodes=startup_nodes, decode_responses=True)

r.set('key', 'value')

四、使用连接池

Redis的连接操作是比较耗费时间的，因此在高并发情况下需要考虑连接池的使用。连接池可以预先创建多个Redis连接，并将它们放在连接池中，可以避免在每个请求中创建连接的开销。

以下是使用连接池的示例代码：

“`python

import redis

pool = redis.ConnectionPool(host=’localhost’, port=6379, db=0)

r = redis.Redis(connection_pool=pool)

r.set(‘key’, ‘value’)

通过采用以上的方法，可以很好的提升Redis的性能，在高并发情况下，使Redis的QPS突破1万。