Redis是大型架构的必备技能，也是实现高并发的核心，下面我重点详解Redis如何实现百万并发性能@mikechen
Redis内存存储
Redis 将所有数据存储在内存中，而不是磁盘，内存读写速度远远快于硬盘，因此 Redis 可以以极高的速度响应读写请求。
对于传统的机械硬盘，数据的读取、和写入，不仅仅取决于磁盘本身的速度，还受限于磁头在磁盘盘片上的移动。
比如：寻址过程、和盘片的旋转速度，这个过程的延迟通常被称为寻道时间、和旋转延迟，这大大降低了硬盘的访问速度。
- 寻道时间：磁头从当前位置移动到目标位置所需的时间；
- 旋转延迟：硬盘磁盘转动，等待目标数据块出现在磁头下方的时间。
而内存，是计算机中的主要高速缓存，其访问速度非常快。
内存中的数据通过电子信号传输，通常在纳秒级别，完成数据的读取和写入。
数据直接保存在内存中，避免了磁盘 I/O 的延迟，这使得 Redis 在处理大规模并发请求时。
IO多路复用技术
Redis通过I/O多路复用技术，实现了高性能、高并发、单线程的网络模型。
Redis需要处理大量的客户端连接，I/O多路复用可以高效地管理这些连接，提高并发处理能力。
Redis 能处理成千上万的客户端连接，因为它不需要为每个连接启动一个线程、或进程，而是利用 I/O 多路复用机制高效地管理、和调度这些连接。
I/O 多路复用，允许单个进程或线程，监听多个 I/O 通道（如网络连接），并在有数据可读或可写时进行处理。
Redis在不同的操作系统，上使用了不同的I/O多路复用系统调用：
- Linux： epoll；
- BSD： kqueue；
- Solaris： /dev/poll；
在 Linux 系统上，Redis 默认使用 epoll 作为 I/O 多路复用机制。
epoll 是 Linux 内核提供的一种高效的 I/O 多路复用机制，能够处理成千上万的文件描述符，而不会造成性能瓶颈。
数据结构简单
Redis 设计了多种内存数据结构，比如：字符串、列表、集合、哈希、位图……等，并根据不同的数据类型进行了高度优化。
例如，Redis 的哈希表（用于存储字典类型），采用了高度优化的哈希算法，极大提升了查询、更新的速度。
集群模式
Redis集群通过将数据分片到多个节点，并采用分布式架构，实现了高性能。
每个节点都有一个或多个从节点，主节点将数据同步到从节点。
如下图所示：
Redis 集群通过 数据分片（Sharding），将数据分散到多个节点上，每个节点只负责处理一部分哈希槽的数据（共有 16384 个哈希槽）。
这种分片方式有效地减少了单个节点的压力，避免了单节点过载，提高了整体性能。
随着节点的增加，Redis 集群会自动重新平衡数据，将哈希槽均匀分配到各个节点。
通过Redis集群，通过将数据分片到多个节点，并采用并行处理的方式，从而提升了系统的并发性能。
mikechen睿哥
mikechen睿哥，十余年BAT架构经验，资深技术专家，就职于阿里、淘宝、百度等一线互联网大厂。
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