Redis是大型架构基石，下面我详解Redis并发核心技术@mikechen
1. 纯内存操作
首先，Redis将数据全部驻留在内存中并采用高效的内存管理策略。
读写操作无需磁盘寻址，极大地降低了访问延迟并提升了吞吐量。
为什么内存决定了上限？，传统数据库的主要耗时：
磁盘 IO；
锁竞争；
复杂执行计划；
内存（RAM）的读写延迟通常在 100 纳秒 级别，而最快的 SSD 也在 10-100 微秒 级别，两者相差近 100~1000 倍。
2.多实例分片集群
其次，通过多实例分片与集群化部署，Redis将数据、与请求分散到多台节点或多个进程上。
水平扩展能力显著增强，单节点瓶颈被分摊，整体系统可线性扩展以应对百万级请求负载。
比如：
1 个实例 ≈ 10 万 QPS 10 个实例 ≈ 100 万 QPS
常见方式：
Redis Cluster（16384 Hash Slot）；
Proxy 分片（Twemproxy / Codis）。
3. I/O 多路复用机制
第三，Redis基于事件驱动的I/O多路复用（如epoll/kqueue）实现单线程高并发处理。
避免了频繁的线程切换与锁竞争，使每个连接的事件都能被高效调度，从而在有限资源下处理大量并发连接。
Redis 使用 epoll（Linux 环境下）来监控成千上万个连接。
它不会为了每个连接创建一个线程，而是让一个线程轮询那些真正有数据进来的“活跃连接”。
现代进化 (Threaded I/O)： 自 Redis 6.0 引入多线程 I/O 后，Redis 解决了“单线程处理网络读写报文”的瓶颈。
现在，解析数据包（耗 CPU）由多个 I/O 线程并行完成，而核心命令执行（修改内存）依然保持单线程，既安全又极快。
4. 优秀的数据结构
Redis 并没有直接使用 C 语言原生的简单结构，而是为每种场景定制了底层实现。
SDS (Simple Dynamic String)： 预分配内存，获取字符串长度复杂度为 $O(1)$，避免了频繁的内存重分配。
跳表 (SkipList)： 让有序集合（ZSet）在海量数据下依然能保持 $O(\log N)$ 的查询效率。
紧凑型结构 (ZipList / ListPack)： 当数据量小时，使用连续内存存储。
极大提高了 CPU 缓存命中率（L1/L2 Cache），减少内存碎片。
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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