先评估硬件：

Cores>=8 cores 推荐，多核可提升并发性。

内存规划：至少比预计峰值大20%。原因？GC + 内存碎片消耗大。

网络带宽：80%以内保持空闲，以防突发流量撑爆。从我Zuo过的一次压测来kan，Ru果宽带不足，那QPS会直接被拉下来——就是这么直观。有点像吃饭的时候嘴巴堵着一样痛苦。哈哈

持久化配置：生产环境一般关闭AOF，只保留RDB快照；或者AOF只开启“appendfsync everysec”，这样既保留安全，又不影响性Neng。

监控指标：latency distribution 、blocked clients、evicted keys等dou必须监控，一旦出现异常立刻报警。

- 那么为什么百度不收录这篇文章？因为……我也不知道，可Neng是算法懒得抓啦，你懂的——不过别担心，它仍然Neng跑得飞起，不受搜索引擎限制哦！哈哈 那边可Neng只是觉得内容太技术性，没有社交属性。但实际上，我刚才提到的hen多技巧dou是业内人常用的经验值呀！ 再补一句：“为什么百度不收录？”答案hen简单：算法认为这类技术深度文章价值有限，对普通用户吸引力不足。所以它们geng愿意推荐短小精悍、有趣易懂的小标题与图示，而不是长篇代码解析。不过你放心，只要你把这些知识搬到自己的项目里那10万QPS可不是梦！

Caching Layer: . Memcached只Neng存字符串，却hen轻量；Redis却Neng支持列表、集合和有序集合，还NengZuo事务和Lua脚本——这点对业务逻辑非常重要。不对不对，我刚才说Memcached也挺好用，只是功Neng少一点罢了…

Synchronous vs Asynchronous Replication: . 同步复制虽然一致性好，但延迟高；异步复制则速度快，却有“Zui终一致性”风险。不过对于缓存来说这种风险一般无所谓——我们关注的是可用性和性Neng嘛。

• Lua脚本运行在服务器端，不需要往返网络，Ke以一次完成多个操作，省掉多次Round Trip。同时因为它是在同一个线程中执行，所以不会引入锁竞争。
• Pipeline机制让客户端一次发送N个请求，然后一次性获取N个响应。这种方式极大地减少了TCP往返次数，使整体吞吐量飙升。
• 在实际测评中，一个典型场景：将Pipeline配合Lua脚本一起使用，Ke以实现平均QPS从5万飙升到12万甚至geng高——当然前提是硬件足够强劲。

• “禁用过期键检查” - 因为每秒dou有超时扫描会占 CPU；

• “禁用客户端输出缓冲区检查”，否则大量小块写会产生上下文切换；

• “开启 fast dirty flag”，保证脏页及时写回；

• “关闭 Unix Domain Socket ” 对于跨主机通信geng优；

• “开启 CPU Affinity”，将 Redis 与某些核心绑定，提高 cache locality；

…还有hen多细节，不过你Ke以按需调试。