?在当今互联网时代，高并发场景随处可见，而 Redis 作为一款高性能的 key-value 存储系统，常常肩负起应对海量请求的重任，稳稳扛起百万级并发的大旗。它究竟是如何做到的呢？
一、基于内存的存储优势
Redis 将数据存储在内存中，与传统基于磁盘存储的数据库相比，内存读写速度极快，几乎可以瞬间完成数据的存取操作。在高并发场景下，用户请求能快速触达数据，极大减少等待时间，避免因磁盘 I/O 瓶颈导致的延迟，数据的快速响应让系统流畅运行，轻松应对大量并发请求蜂拥而至的局面。
二、高效的单线程模型
Redis 采用单线程模型处理客户端请求，摒弃了多线程上下文切换、资源竞争带来的额外开销。它利用多路复用技术，如使用 epoll（Linux 系统下），能在单线程内同时监听多个套接字描述符，一旦某个描述符就绪（有可读或可写事件），就立即处理相应事件，实现高效的事件驱动处理。这种简洁高效的机制使得 Redis 在高并发时有条不紊，每个请求都能得到及时关注与处理。
三、数据结构的精心设计
Redis 内置了多种丰富的数据结构，如字符串、列表、集合、有序集合、哈希等，每种结构都针对特定应用场景优化。例如，列表结构适用于消息队列场景，利用其快速的两端操作特性（LPUSH、RPUSH、LPOP、RPOP），可高效实现消息的入队与出队；有序集合能完美解决排行榜问题，基于分值快速排序与检索成员，满足游戏排名、热门榜单等需求。开发者依据业务精准选型，充分发挥各数据结构效能，提升系统整体处理能力。
四、持久化策略保障
Redis 虽以内存存储为主，但为防止数据丢失，提供了 RDB 和 AED 两种持久化策略。RDB 定期快照，将某一时刻全量数据保存到磁盘，适合大规模数据备份、恢复场景；AOF 则以日志形式记录写操作，实时追加，在数据恢复时重放日志还原数据，保障数据完整性与一致性。二者相辅相成，既确保数据安全，又尽量降低对性能的影响，让 Redis 在高并发运行时无后顾之忧。
五、集群与分片机制拓展
面对百万级甚至更高并发，单机 Redis 容量与性能终有极限。此时，Redis 集群技术登场，通过分片将数据分散到多个节点，实现横向扩展。集群内节点相互协作、自动故障转移，当部分节点故障，其余节点迅速接管，维持系统正常运转，持续为海量并发请求提供稳定服务，让 Redis 应对高并发的能力如虎添翼。
Redis 凭借内存存储、单线程高效模型、精巧数据结构、合理持久化及强大集群分片等多重优势，全方位构建起应对百万级并发的坚固防线，成为现代互联网架构中不可或缺的关键组件。
