Redis读取速度变快了，怎么提升并发性能还有点头绪没完全理清

你提到Redis读取速度已经变快了,这说明在单次操作的响应时间上可能已经做了不少优化，比如使用了更快的硬件、优化了数据结构或者合理设置了过期时间，当很多很多请求同时涌来时，也就是高并发场景下，单单一个请求反应快还不够，得让Redis能同时处理更多的请求，这才是提升并发性能的关键，这里面确实有些门道需要理清，我们一步步来看。

最核心的一点是,Redis本身是单线程的，这个特性你可能早就知道，但它对并发性能的影响是根本性的，Redis的单线程指的是其核心的网络IO和键值对读写是由一个线程完成的，这样做的好处是避免了多线程的上下文切换和竞争条件，所以单线程的效率极高，速度很快，但这也意味着，在任何一个瞬间，Redis只能处理一个命令，如果某个命令执行得很慢，比如一个复杂的KEYS操作或者一个用了LUA脚本但逻辑很重的命令，它就会堵住后面所有的请求，就像单车道上的慢车会造成大堵车一样，提升并发性能的第一个、也是最关键的思路，并不是去让Redis本身同时做多件事（这很困难），而是确保没有任何一个单个的命令会成为“慢车”，这意味着要坚决避免使用慢查询命令，对Lua脚本进行优化，确保所有操作的时间复杂度都在O(1)或O(log N)这个级别，这是所有优化的基础。（来源：Redis官方文档对单线程模型的说明及慢查询日志的建议）

在保证了每个命令都足够快的前提下,接下来的思路就是如何更好地利用Redis这个单线程的处理能力，以及如何分散压力，这里有几个方向可以同时进行。

一个方向是从客户端连接入手,Redis处理的是客户端的连接和命令，虽然执行命令是单线程，但处理网络IO在现代Redis版本中可以是多线程的，在Redis 6.0及以上版本中，引入了多线程IO的特性，这个多线程并不是指命令执行变成多线程了，而是指处理网络数据的读取和解析（Socket读）以及将结果返回给客户端（Socket写）这些IO任务，可以交给多个后台线程去完成，这样，那个核心的单线程（主线程）就只需要专注于执行命令这个CPU密集型操作，不用再被慢速的网络IO所拖累，这相当于给单线程的指挥官配了一群高效的通信兵，指挥官只需要下达指令和接收结果，具体的传令工作由通信兵并行完成，极大地提升了效率，如果你的Redis版本比较老，升级到6.0以上并开启IO多线程（配置项io-threads-do-reads yes并设置合适的io-threads数量），通常能带来显著的并发性能提升。（来源：Redis 6.0 release notes 关于Threaded I/O的介绍）

另一个非常重要的方向是使用连接池，这是一个客户端侧的优化，如果没有连接池，每个请求到来时，应用服务器都需要与Redis重新建立一个TCP连接，建立连接的过程（三次握手）是有开销的，在高并发下，频繁地创建和销毁连接会消耗大量的CPU资源，并且会导致Redis需要频繁地处理连接建立和断开的逻辑，这对其单线程是种负担，使用连接池后，应用服务器会维护一个已经建立好的连接的“池子”，当需要与Redis通信时，直接从池子里取一个空闲连接来用，用完后并不关闭，而是还回池子里供下一次使用，这样就避免了频繁建立连接的开销，极大地减少了网络延迟和Redis端的压力，这是提升并发能力非常有效且成本低廉的手段，几乎所有语言的Redis客户端都支持连接池，需要确保你的应用已经正确配置和使用。（来源：普遍的后端开发最佳实践）

当单实例Redis的性能达到瓶颈（比如已经优化了命令、开启了IO多线程、客户端也用了连接池，但CPU使用率还是长期很高），那么就要考虑水平扩展的方案了，也就是我们常说的分片（Sharding）或者集群（Cluster），这个思路很简单，既然一个Redis实例处理能力有限，那我就把数据分散到多个Redis实例上去，每个实例只负责一部分数据，这样，请求也被分散到了不同的实例上，从而整体吞吐量就成倍增加了，实现分片可以在客户端做（比如根据key的哈希值决定连接到哪个实例），但更推荐使用Redis官方自带的Redis Cluster模式，Redis Cluster会自动管理数据的分片和在各个节点间的迁移，提供了高可用性，采用集群是应对极高并发场景的终极方案之一。（来源：Redis官方文档关于Redis Cluster的概述）

除了上述主要方法,还有一些辅助性的优化策略。使用Pipeline（管道） 技术，当客户端需要连续执行多个命令时（比如一个循环里多次读写），如果每个命令都等待上一个命令的返回再发送下一个，那么网络往返延迟（RTT）会累积，成为性能瓶颈，Pipeline允许客户端一次性发送多个命令给Redis，而不需要等待每个的回复，最后再一次性读取所有回复，这极大地减少了网络RTT的次数，在高延迟网络环境下效果尤其明显，但要注意，Pipeline打包的命令越多，Redis服务器需要缓存结果的内存也越多，需要合理控制每次Pipeline的命令数量。

读写分离也是一个思路，在大部分场景都是读多写少的情况下，可以搭建一个主从复制（Replication）架构，主节点（Master）负责处理写操作，从节点（Slave）负责处理读操作，通过将读请求分散到多个从节点上，可以显著提升整个系统的读并发能力，这带来了数据一致性的延迟问题（从节点的数据同步会有毫秒级的延迟），需要业务能够容忍短暂的不一致。

理清提升Redis并发性能的思路,可以从一个核心基础和一个三层优化来入手：核心基础是确保无慢查询命令，三层优化则是：1）服务端优化：升级Redis并开启IO多线程，解放主线程；2）客户端优化：必用连接池，考虑使用Pipeline减少网络开销；3）架构层优化：在单实例性能不足时，果断采用Redis Cluster进行分片，或者通过主从复制实现读写分离，把这些点结合起来系统性地思考和实施，就能有效地提升Redis在高并发场景下的整体性能。