一、Redis
1.1 Redis简介
内存优先存储：核心数据存储于内存中，读写速度可达每秒数万至数十万次，延迟低至毫秒级，远超传统磁盘数据库（机械硬盘读写速度仅为内存的千分之一）。
丰富数据结构支持：原生支持字符串（String）、哈希（Hash）、列表（List）、集合（Set）、有序集合（Sorted Set）等基础结构，还提供位图（Bitmap）、地理空间索引（GEO）、流（Stream）等高级类型，覆盖多样业务场景。
多模式兼容：可作为缓存加速查询、数据库存储核心数据、消息队列实现异步通信，还支持发布 / 订阅、事务、Lua 脚本等高级功能，适配复杂业务需求。
持久化机制：提供 RDB（快照式）和 AOF（日志追加式）两种持久化方式，既保证数据安全性，又可灵活平衡性能与完整性。
分布式特性：原生支持主从复制、哨兵模式和集群（Cluster）部署，具备高可用和水平扩展能力，可应对业务增长带来的负载压力。
1.2 Redis 优势
极致性能：内存存储 + 优化的底层实现，单节点可轻松支撑每秒 10 万 + 请求，远超传统数据库，是高并发场景的首选缓存方案（如电商秒杀、直播弹幕计数）。
开发效率高：丰富的数据结构和简洁的命令集，让复杂功能（如排行榜、去重统计）无需额外编码，直接通过 Redis 命令实现（例：用 Sorted Set 实现游戏排行榜）。
灵活的持久化策略：RDB 适合大规模数据备份与快速恢复（如凌晨低峰期快照），AOF 适合数据完整性要求高的场景（如金融交易），也可组合使用兼顾效率与安全。
高可用与扩展性：主从复制实现读写分离，哨兵模式自动故障转移，集群模式支持数据分片，可通过增加节点横向扩展，避免单点故障和性能瓶颈。
跨平台与生态完善：支持 Windows、Linux、macOS 等系统，提供 Java、Python、Go 等多语言客户端，与 Spring、Django 等主流框架无缝集成，社区活跃且版本迭代迅速。
二、Redis 高并发
Redis 之所以能应对高并发场景（如秒杀活动、热点数据查询），核心依赖其优化的架构设计 —— 单线程模型与 I/O 多路复用技术的结合，从根本上解决了高并发下的性能瓶颈。
2.1 原理
Redis 的高并发能力源于 “内存存储 + 高效 I/O 模型” 的双重保障：
内存存储规避磁盘瓶颈：数据直接在内存中读写，无需磁盘 I/O 的机械操作（如磁头寻道），响应速度提升数个数量级，这是高并发的基础。
事件驱动的非阻塞处理：通过 I/O 多路复用技术监听多个客户端连接，将网络 I/O、命令执行等操作转化为事件，按顺序高效处理，避免了传统阻塞 I/O 的等待开销。
精简的执行流程：单线程模型消除了多线程的上下文切换和竞态条件，命令执行无需锁机制，降低了系统复杂度，提升了执行效率。
实际场景中，当数万客户端同时请求 Redis 时，内存存储保证了数据读写的高速，而 I/O 多路复用让 Redis 能同时处理所有连接的读写事件，单线程则确保命令执行的高效有序，三者协同实现高并发处理能力。
2.2 Redis 的单线程
2.2.1 原因
Redis 选择单线程模型的核心逻辑的是 “聚焦性能瓶颈，简化系统设计”：
规避多线程开销：多线程环境下，线程创建、销毁及上下文切换会消耗大量 CPU 资源，尤其在高并发场景下，频繁切换会严重降低系统吞吐量。单线程无需处理线程调度，减少了不必要的开销。
消除竞态条件：多线程操作共享数据时，需通过锁机制保证线程安全，这会增加代码复杂度且可能导致死锁。单线程按顺序执行命令，天然避免了数据竞争问题，无需锁保护。
核心瓶颈非 CPU：Redis 的性能瓶颈主要在网络 I/O 和内存读写，而非 CPU 运算 —— 即使是单线程，也能轻松处理内存中的命令执行（内存操作耗时微秒级），CPU 不会成为限制因素。
2.2.2 优劣势
优势
性能高效：无线程切换和锁开销，命令执行流程简洁，在内存操作为主的场景下，单线程吞吐量优于多线程。
稳定性强：避免了多线程的死锁、数据不一致等问题，系统故障率低，维护成本低。
实现简单：无需设计复杂的线程同步机制，代码逻辑清晰，便于开发和调试。
劣势
无法利用多核 CPU：单线程只能使用一个 CPU 核心，即使服务器配置多核，也无法充分利用硬件资源（Redis 6.0 后通过网络 I/O 多线程弥补这一缺陷）。
阻塞风险：若执行耗时命令（如 KEYS、HGETALL 遍历大数据集），会阻塞整个事件循环，导致所有客户端请求排队等待，影响服务可用性。
CPU 密集型任务不适用：单线程无法并行处理 CPU 密集型操作（如复杂计算），这类任务会占用线程资源，导致响应延迟增加。
2.3 IO 多路复用技术
2.3.1 定义
I/O 多路复用技术是一种高效的 I/O 事件处理机制，允许单个线程同时监听多个文件描述符（如 Socket 连接），当某个文件描述符就绪（可读 / 可写）时，系统会通知应用程序进行处理。Redis 通过该技术实现了 “单线程处理多客户端连接”，是高并发的关键支撑。
2.3.2 核心原理
Redis 的 I/O 多路复用基于操作系统提供的底层接口实现（Linux 用 epoll，BSD 用 kqueue，Solaris 用 /dev/poll），其工作流程如下：
注册事件：Redis 将所有客户端的 Socket 连接对应的文件描述符，注册到操作系统的 I/O 多路复用器中，并指定监听的事件类型（读事件 / 写事件）。
阻塞等待：Redis 的事件循环进入阻塞状态，等待操作系统通知就绪事件（此时不消耗 CPU 资源）。
事件分发：当多个客户端的 Socket 连接就绪（如客户端发送请求数据、Redis 需向客户端返回结果），操作系统会将就绪的文件描述符列表返回给 Redis。
处理事件：Redis 遍历就绪的文件描述符，依次处理对应的 I/O 操作（如读取客户端请求、执行命令、返回结果），处理完成后继续阻塞等待下一批事件。
2.3.3 优势
高并发连接支持：单线程可同时监听数万甚至数十万客户端连接，无需为每个连接创建线程，大幅降低内存占用和系统开销。
非阻塞高效处理：仅在 I/O 事件就绪时才进行处理，避免了传统阻塞 I/O 中 “等待数据” 的时间浪费，提升了 CPU 利用率。
跨平台适配：Redis 封装了不同操作系统的底层 I/O 多路复用接口，保证了跨平台兼容性，同时不影响上层逻辑。
示例：在电商秒杀场景中，10 万用户同时抢购某商品，Redis 通过 I/O 多路复用监听所有用户的连接请求，当用户发送 “查询库存”“下单扣减” 请求时，系统快速响应并处理，避免了连接阻塞导致的超时问题。