5. 用Go打造现代IM之百万消息QPS的数据库
MongoDB：QPS一般在2万-4万左右 （参考：https://blog.csdn.net/sunny_day_day/article/details/108578995）MySQL： QPS一般3000-7000左右 （参考：https://blog.csdn.net/tianya_lu/article/details/105096667）IM最大的数据的读写就是消息，消息的存储是决定此IM
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：https://blog.csdn.net/tianya_lu/article/details/105096667）
MongoDB：QPS一般在2万-4万左右 （参考：https://blog.csdn.net/sunny_day_day/article/details/108578995）
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：https://github.com/WuKongIM/WuKongIM
业务层：https://github.com/TangSengDaoDao/TangSengDaoDaoServer
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