達到物理網卡上限，突然幾十萬的請求訪問Redis的某個key如何解決？對于手持4T redis實例組，突發(fā)請求峰值為500000 ops。由于mget的廣泛使用，每秒實際請求數(shù)百萬個密鑰。萬兆網絡，物

達到物理網卡上限，突然幾十萬的請求訪問Redis的某個key如何解決？

對于手持4T redis實例組，突發(fā)請求峰值為500000 ops。由于mget的廣泛使用，每秒實際請求數(shù)百萬個密鑰。

萬兆網絡，物理網卡不是瓶頸，CPU不是，設計不好容易成為瓶頸。

大多數(shù)用戶都是kV。用list和set分享老板的答案似乎是合理的

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不要告訴我們是否使用redis。你必須告訴我們你為什么要使用redis。沒有redis的業(yè)務怎么了？世界上沒有免費的午餐。如果不直接使用頭部緩存/NoSQL，可能會帶來越來越嚴重的問題。

單個數(shù)據(jù)庫的最大優(yōu)點是易于實現(xiàn)事務，并由數(shù)據(jù)庫本身保證。舉個簡單的例子，要下訂單，需要扣除庫存并插入訂單條目。如果inventory和order都是數(shù)據(jù)庫表條目，那么這個事務是無可挑剔的。如果庫存在redis中，訂單條目是mysql，通常需要先寫redis，成功后再寫數(shù)據(jù)庫。如果您寫數(shù)據(jù)庫失敗，需要回滾redis，如果由于網絡或其他原因回滾失敗，將再扣減一個存貨。不要認為這些事情很容易解決。事務處理的復雜性遠遠超出您的想象。例如，當您編寫mysql時，您在提交時就失去了連接。你無法判斷提交是成功還是失敗。你的redis是不是在倒退？

因此，當您引入一個新層時，您必須弄清楚您必須使用cache/NoSQL的目的以及您可以接受的一致性模型。否則，你就要出丑了。