Redis能抗住百万并发的秘密

发布时间：2025-11-05 04:36:18 来源：技术快报 作者：数据库

今天想和大家深入聊聊Redis为什么能够轻松抗住百万级别的抗住并发请求。

有些小伙伴在工作中可能遇到过这样的百万并场景：系统访问量一上来，数据库就扛不住了，抗住这时候大家第一时间想到的百万并就是Redis。

但你有没有想过，抗住为什么Redis能够承受如此高的百万并并发量？它的底层到底做了什么优化？

今天我们就从浅入深，一步步揭开Redis高性能的抗住神秘面纱。

1. Redis高并发的百万并核心架构

1.1 单线程模型的威力

有些小伙伴可能会疑惑：Redis是单线程的，为什么还能支持这么高的抗住并发？

这里需要澄清一个概念，Redis的百万并"单线程"指的是网络IO和键值对读写是由一个线程来完成的，但Redis的抗住整个系统并不是只有一个线程。

图片

为什么单线程反而更快？百万并

让我们看一个简单的对比：

1.2 事件驱动模型

Redis采用了事件驱动的架构，基于Reactor模式实现。

这种模式的核心思想是：用一个线程来处理多个连接的IO事件。

图片

事件驱动的优势：

2. 内存数据结构的极致优化

2.1 高效的数据结构设计

Redis的高性能很大程度上得益于其精心设计的内存数据结构。

每种数据类型都有多种底层实现，Redis会根据数据的特点自动选择最优的存储方式。

让我们深入了解几个关键的数据结构：

有些小伙伴可能不知道，免费信息发布网Redis并没有直接使用C语言的字符串，而是自己实现了SDS。

SDS的优势：

跳跃表是Redis中有序集合的核心数据结构，它的查找效率可以达到O(log N)。

图片

跳跃表的查找过程：

2.2 内存优化策略

当Hash、List、ZSet的元素较少时，Redis会使用压缩列表来节省内存。

图片

压缩列表的优势：

当Set中只包含整数元素时，Redis使用整数集合来存储。

编码方式自动升级：

3. 网络IO优化

3.1 IO多路复用技术

Redis在不同操作系统上使用不同的IO多路复用技术：

图片

epoll的优势：

3.2 客户端输出缓冲区

Redis为每个客户端维护输出缓冲区，避免慢客户端影响整体性能。

图片

缓冲区配置示例：

4. 内存管理优化

4.1 内存分配器选择

Redis支持多种内存分配器，默认使用jemalloc，这是一个专门为多线程应用优化的b2b供应网内存分配器。

图片

4.2 过期键删除策略

Redis采用惰性删除和定期删除相结合的策略来处理过期键。

图片

定期删除算法：

5. 持久化优化

5.1 RDB持久化

RDB是Redis的默认持久化方式，它会在指定的时间间隔内生成数据集的时点快照。

图片

RDB的优势：

5.2 AOF持久化

AOF通过记录服务器执行的所有写操作命令来实现持久化。

图片

AOF重写优化：

6. 集群和分片优化

6.1 Redis Cluster

Redis Cluster是Redis的官方集群解决方案，采用无中心化的架构。

图片

哈希槽分配算法：

6.2 分片策略

有些小伙伴在设计分片策略时，可能会遇到数据倾斜的问题。

Redis提供了多种分片方式：

图片

7. 性能监控和调优

7.1 关键性能指标

图片

性能监控命令：

7.2 性能调优建议

内存优化：

网络优化：

8. 故障处理和高可用

8.1 故障检测机制

8.2 数据一致性保证

主从复制机制：

总结

通过以上深入分析，我们可以看到Redis能够抗住10万并发的核心原因包括：

架构层面

数据结构层面

网络层面

持久化层面

集群层面

有些小伙伴在工作中可能会问："既然Redis这么强大，是不是可以完全替代数据库？"答案是否定的。

Redis更适合作为缓存和高速数据存储，而不是主要的数据存储。

正确的做法是将Redis与传统数据库结合使用，发挥各自的优势。

最后，要想真正发挥Redis的性能，不仅要了解其原理，更要在实际项目中不断实践和优化。

希望这篇文章能够帮助大家更好地理解和使用Redis。

相关文章