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高并發(fā)系統(tǒng)分流，是提高系統(tǒng)響應能力和降低服務器壓力的必要手段。下面，我們就以Redis為基礎(chǔ)，來實現(xiàn)高并發(fā)分流下的優(yōu)化實踐。
使用Redis維護一個總額度，@totals，用于限制服務器每秒總并發(fā)處理請求數(shù)。然后，利用Redis定時器功能，重置@totals，實現(xiàn)每秒總并發(fā)請求數(shù)的控制，并保障系統(tǒng)可控、可管理性。
假設(shè)每秒總并發(fā)處理請求量為100，其代碼實現(xiàn)如下：
# 初始化@totals計數(shù)器，初始值為100
MSET @totals 100
# 利用Redis定時器功能，每秒重置@totals，值為100
SET @totals 100 EX 1
如果服務器受請求負載大，也可以根據(jù)實際需要，每秒設(shè)置@totals不一樣的值，并可以通過內(nèi)存占用和消息數(shù)量來進行優(yōu)化。
此外，為實現(xiàn)高并發(fā)分流，可以借助Redis分片技術(shù)。假設(shè)有4臺服務器，可以將其分為4組Partitions，每個Partition表示一個服務器。將客戶端的請求通過@totals進行分片，使每個分片實現(xiàn)最大化的分流，從而提高系統(tǒng)的性能。
具體代碼實現(xiàn)如下：
# 設(shè)置實際物理機的數(shù)量，即分片的數(shù)量
SET numOfPartitions 4
# 計算每個分片的最大處理能力
LPUSH partitionCapacity @totals / numOfPartitions
# 根據(jù)客戶端的IP，計算每個分片的請求處理數(shù)
LPUSH clientRequest @totals currentClientIP
# 為每個分片添加@totals進行分片
SET @totals partitionCapacity currentClientIP
以上就是我們借助Redis實現(xiàn)高并發(fā)分流下的優(yōu)化實踐，其實質(zhì)是利用Redis定時器功能進行總并發(fā)請求數(shù)量控制，并利用分片技術(shù)進行各分片最大化分流，以達到能有效提高系統(tǒng)性能和減少服務器壓力的目的。
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當前名稱：借助Redis實現(xiàn)高并發(fā)分流下的優(yōu)化（redis高并發(fā)分流c）
文章起源：http://m.fisionsoft.com.cn/article/cddgcpe.html
