Redis是大型架构的核心，下面我重点详解Redis如何实现百万并发@mikechen
Redis百万并发
Redis 能够支撑百万级 QPS（每秒查询数），首要秘诀在于它的所有数据都存储在内存中。
与传统的磁盘数据库（如 MySQL）相比，内存的读写速度比磁盘快了几个数量级。
当客户端发起读写请求时，Redis 无需进行耗时的磁盘 I/O 操作。
数据直接从内存中存取，消除了磁盘瓶颈，从而实现了超低延迟和超高吞吐量。
高效数据结构
除了内存存储，Redis 还提供了多种高效的数据结构。
包括：字符串（String）、哈希（Hash）、列表（List）、集合（Set）和有序集合（Sorted Set）。
这些数据结构都经过精心设计，能够针对不同的应用场景提供最优的读写效率。
例如，哈希表适用于存储对象，列表适用于实现队列，集合和有序集合则能高效地进行成员判断和范围查询。
Redis 针对每种数据结构都实现了底层优化，例如：对短字符串和哈希表使用紧凑的编码方式，从而节省内存并提高访问速度。
I/O 多路复用技术
Redis 使用了I/O 多路复用技术，它在一个线程中同时监控多个 I/O 事件。
比如：客户端连接、读写请求…等等，并在任何一个事件准备好时进行处理。
这就像一个超级前台，如果没有这项技术，每当一个客户（连接）来了，你都需要专门雇佣一个员工去服务他，直到他离开。
如果同时来了一百个客户，你就需要一百个员工。这样效率很低，而且资源消耗巨大。
而 I/O 多路复用就像雇佣了一个能同时监听所有电话总机的前台。
主从复制架构
为了进一步提升系统的可用性和扩展性，Redis 提供了主从复制（Replication）机制。
在主从复制架构中，一个 Redis 实例作为主节点（Master），负责处理所有的写操作；
将读操作分散到多个从节点，大大减轻了主节点的压力，从而能够支撑更高的并发读请求。
而一个或多个 Redis 实例作为从节点（Slave），负责同步主节点的数据并提供读服务。
结合 Redis Sentinel 或 Redis Cluster，可以进一步实现自动化的高可用切换和数据分片。
从而构建出真正可支撑百万甚至千万 QPS 的分布式 Redis 架构。