在项目中使用 Redis 主要是利用其高性能、多数据结构、支持分布式的特性，解决业务中的性能瓶颈与并发问题；其“快”和“高性能高并发保障”均源于底层设计与上层优化的结合，具体如下：
一、项目中用 Redis 的核心场景
项目中使用 Redis 主要解决 4 类核心问题，而非单纯替代数据库：
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缓存热点数据：将高频访问的业务数据（如商品详情、用户信息）缓存到 Redis，避免频繁查询 MySQL，降低数据库压力，提升接口响应速度（如商品列表接口响应从 500ms 降至 10ms 内）。
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实现分布式锁：在分布式系统中（如多服务部署的订单系统），用 Redis 实现分布式锁，防止并发下单导致超卖（如 SET key value NX EX 命令保证锁的原子性）。
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处理高频计数/限流：如接口限流（限制单用户 1 分钟内最多调用 100 次）、文章阅读量实时统计，利用 Redis 的原子操作（如 INCR、DECR）避免并发计数不准。
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存储临时数据：如用户登录后的 Token、购物车数据，利用 Redis 的过期时间（EXPIRE）自动清理无效数据，无需手动维护。
二、Redis 为什么“快”？
核心原因：Redis 的高性能源于底层架构的“轻量”与“高效”，关键原因有 3 点：
1.基于内存操作：Redis 所有数据都存储在内存中，避免磁盘 I/O（数据库的主要性能瓶颈），内存读写速度远高于磁盘（内存读写达 100ns 级，磁盘达 ms 级）。
2.单线程模型：Redis 采用“单线程 + I/O 多路复用”（如 epoll），避免多线程的上下文切换与锁竞争开销；同时，单线程模型保证了操作的原子性，无需额外处理线程安全问题。
3.高效的数据结构：Redis 设计了针对性的底层数据结构（如字符串用 SDS、哈希用哈希表 + 跳表、列表用压缩列表 + 双向链表），减少内存占用的同时，提升数据读写效率（如跳表实现 O(logN) 级的有序查询）。
三、如何保证 Redis 的高性能与高并发？
从“部署架构、使用优化、运维保障”三方面入手，确保 Redis 稳定支撑高并发场景：
1. 部署架构优化：提升并发承载能力
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主从复制：1 主 N 从架构，主库负责写操作，从库负责读操作（如 1 主 3 从，读请求分摊到从库），解决“读多写少”场景的并发压力；同时从库可作为主库的备份，避免主库宕机导致数据丢失。
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哨兵（Sentinel）：监控主从节点状态，当主库宕机时，自动从从库中选举新主库，实现故障自动切换，保证服务可用性。
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Redis Cluster（集群）：将数据按哈希槽（共 16384 个）分片存储到多个节点（如 3 主 3 从），每个主库负责部分哈希槽的写操作，实现“写操作”的水平扩展，支撑更高的并发写请求（如集群可承载每秒数万次写操作）。
2. 使用层面优化：减少 Redis 负担
合理设置缓存策略：
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避免“缓存穿透”：对不存在的 key 返回空值并设置短期过期时间，或用布隆过滤器提前过滤无效 key。
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避免“缓存击穿”：对热点 key（如秒杀商品）设置永久有效 + 后台异步更新，或用互斥锁（如 SETNX）防止并发重建缓存。
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避免“缓存雪崩”：将缓存 key 的过期时间设置为随机值（如基础过期时间 + 5~10 分钟随机值），避免大量 key 同时过期导致数据库压力骤增。
减少不必要操作：
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避免高频 KEYS * 命令（遍历所有 key，阻塞单线程），改用 SCAN 分批遍历。
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批量操作优先用 MSET/MGET（批量读写）替代多次单条操作，减少网络往返次数。
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对大体积数据（如大字符串、大列表）拆分存储，避免单次操作占用过多内存与 I/O 时间。
3. 运维保障：稳定底层支撑
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内存管理：开启 Redis 的内存淘汰策略（如 allkeys-lru，优先淘汰最近最少使用的 key），避免内存溢出；同时限制 Redis 最大使用内存（maxmemory），防止占用过多服务器内存。
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持久化优化： 若需兼顾性能与数据安全，主库关闭 RDB（避免快照生成时的 I/O 压力），从库开启 RDB 做数据备份；AOF 日志采用 appendfsync everysec（每秒同步一次），平衡性能与数据安全性（仅丢失 1 秒内的数据）。
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网络与硬件优化：Redis 服务器使用高性能 CPU（单线程对单核性能敏感）、大内存，且尽量与业务服务部署在同一机房，减少网络延迟。
