Redis是大型架构核心，下面我详解Redis如何支撑 100 万 QPS@mikechen
1. 纯内存操作
Redis 能在高并发场景下支撑百万级 QPS，源于其多方面的架构设计与实现优化。
首先，Redis 采用纯内存操作，所有数据读写均在内存中完成，避免了磁盘 I/O 的高延迟。
这使得单次命令处理延迟极低，从而支持极高的请求吞吐量。
2.多实例分片集群
要突破单实例的性能瓶颈，必须使用集群（Cluster）架构，实现横向扩展（Scale-Out）。
将数据按键空间分片分布到多个 Redis 实例或节点上，能够并行处理大量请求，减轻单节点压力并提高整体吞吐能力。
例如，要达到 100 万 QPS，如果单个实例能处理 10 万 QPS，则理论上需要至少 10 个主节点实例组成集群。
3. I/O 多路复用机制
第三，Redis 使用高效的 I/O 多路复用机制。
比如： Linux 下的 Epoll、FreeBSD 下的 Kqueue，结合其单线程模型。
单线程模型，下利用事件驱动和非阻塞 I/O，使得单个线程可以同时管理数万个连接。
避免线程切换和锁争用带来的开销，提升并发连接的处理效率。
4. 优秀的数据结构
最后，Redis 提供丰富且高效的数据结构（字符串、哈希、列表、集合、有序集合等）。
并对这些结构，进行了精心实现与内存优化。
比如： 用于存储键值对，底层是哈希表，确保 Get/Set 操作的平均时间复杂度为 $O(1)$。
陈睿mikechen
10年+大厂架构经验，资深技术专家，就职于阿里巴巴、淘宝、百度等一线互联网大厂。
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