Redis是大型架构核心，下面我详解Redis百万并发技术@mikechen
纯内存：高并发核心
Redis 把数据放在内存里读写，避免了传统数据库频繁磁盘 I/O 带来的高延迟，这也是它高 QPS 的基础。
所有数据都存储在内存（RAM）中，读写延迟在 纳秒级（ns），远优于磁盘的毫秒级（ms）。
避免了磁盘 I/O 瓶颈，即使是复杂操作（如 Sorted Set 的 ZADD/ZRANGE）也能保持极低延迟。
为什么这么重要：传统数据库（如 MySQL）瓶颈往往在磁盘。
而 Redis 把“最热”的数据全部放在内存，天然适合高并发读写场景。
I/O 多路复用
Redis 使用 epoll/kqueue 这类 I/O 多路复用机制。
基于 Linux 的 epoll 技术，Redis 能够在一个线程中监控成千上万个连接的状态。
它不会在某个连接等待数据时发生阻塞，而是只在连接“活跃”时才去处理对应的事件。
这样它能把连接管理和请求分发做得非常高效，减少系统调用和线程调度成本 。
高效数据结构
Redis 内部为不同场景设计了高效结构，比如 SDS 字符串、跳表、渐进式 rehash 等，尽量把操作复杂度控制在较低水平。
Redis 不是简单的 Key-Value，而是支持 String、Hash、List、Set、Sorted Set、Stream、Bitmap、HyperLogLog、Geo 等丰富结构。
每种结构内部都有多套编码（ziplist、quicklist、skiplist、hashtable 等），根据数据规模自动选择最优编码。
命令大多是 O(1) 或 O(log N) 复杂度（如 HGET、ZADD），避免全表扫描。
线程模型
Redis 的核心命令执行通常由单线程完成，避免了多线程场景里常见的锁竞争、线程切换、上下文切换等开销。
使用 epoll/kqueue/select 等 I/O 多路复用技术，一个线程就能同时监听成千上万个客户端连接。
非阻塞 I/O（Non-blocking I/O），事件驱动模型：有事件就处理，没事件就等待，不会浪费 CPU。
Redis 6.0+ 的进化：引入 多线程 I/O（io-threads 配置），网络读写（解析请求、发送响应）可以交给多个辅助线程，主线程专注执行命令。
这让高连接数、大 payload 场景下吞吐量提升 12 倍。