QPS 要是上万怎么办，Redis 怎么抗 ？

解答思路：

针对QPS上万的情况，需要采取一系列措施来确保系统的稳定性和性能。其中，Redis作为一种高性能的键值存储系统，可以在缓存层面提供很好的支持。以下是关于如何应对QPS上万以及如何使用Redis抗住压力的一些思路。

1. 缓存策略优化：针对高并发场景，可以利用Redis的缓存特性来减轻数据库的压力。通过缓存热点数据，减少数据库查询次数，提高系统响应速度。对于QPS上万的情况，合理设置缓存过期时间、缓存策略以及缓存容量，确保缓存数据的时效性和准确性。
2. 分布式架构部署：当QPS达到上万时，单一的Redis实例可能无法承受如此大的压力。可以采用分布式Redis架构，通过Redis集群或者Redis分片技术来扩展Redis的存储能力和处理能力。这样可以分散请求压力，提高系统的整体性能。
3. 限流与降级策略：在面临高并发的情况下，限流和降级是保护系统稳定性的重要手段。通过限流算法对请求进行限制，避免系统过载。同时，对于非核心或次要业务，可以采用降级策略，当系统压力较大时，暂时关闭或返回默认数据，以保证核心业务的正常运行。
4. 数据结构优化：针对Redis中的数据，进行合理的结构设计也是非常重要的。采用合适的数据结构（如字符串、哈希、列表等）来存储数据，可以大大提高数据的读写效率。同时，定期对数据进行清理和整理，避免过期数据和无效数据的积累。

最优回答：

当QPS达到上万时，我们可以结合Redis的特性来应对。首先，优化缓存策略，确保缓存数据的时效性和准确性；其次，采用分布式Redis架构来扩展处理能力；同时，实施限流与降级策略来保护系统稳定性；最后，关注数据结构的优化，提高数据读写效率。

1. Redis基本特性：Redis是一种开源的、内存中的数据结构存储系统，主要用作数据库、缓存和消息中间件。它具有高性能、高并发、可扩展等特性，适用于各种场景。
2. Redis集群与分片：Redis集群是一种分布式架构，可以将数据分散到多个Redis实例中，提高系统的可用性和扩展性。Redis分片则是将数据水平拆分到多个Redis实例中，以实现数据的水平扩展。
3. 限流算法：常见的限流算法有固定窗口、漏桶算法等。这些算法可以根据系统的实际需求进行选择和组合使用，以实现对请求流量的有效控制。
4. 数据库与缓存关系：在高并发场景下，数据库与缓存的配合使用至关重要。合理的缓存策略可以大大减轻数据库的压力，提高系统的性能和响应速度。
5. 系统性能优化：除了Redis之外，还需要关注其他方面的性能优化，如服务器硬件升级、网络优化、代码优化等。