5. 用Go打造现代IM之百万消息QPS的数据库

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单机百万吞吐量的IM他的性能瓶颈在哪里?

瓶颈位置

IM最大的数据的读写就是消息,消息的存储是决定此IM系统是否有较高的消息吞吐量的主要原因之一

常见数据库QPS

MySQL: QPS一般3000-7000左右 (参考:blog.csdn.net/tianya_lu/a…

MongoDB:QPS一般在2万-4万左右 (参考:blog.csdn.net/sunny_day_d…

Redis:QPS一般是10万-20万左右

问题分析

传统的MySQL QPS太低,显然不太适合消息这种读写太频繁的场景。

MongoDB虽然比MySQL QPS高不少,但是还远远没有达到我们的预期。

Redis已经接近了我们的预期,但是Redis是内存数据库,不适合存大量的消息,并且有丢消息的概率。

理想中的数据库

是否有一款数据库比Redis的QPS还要高并且不会丢消息又像MySQL一样适合多维度查询的数据库?

我们的开源IM

通讯层:github.com/WuKongIM/Wu…

业务层:github.com/TangSengDao…

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