Redis并发量到底能冲多高？突破极限试试看每秒最大连接数

关于Redis的并发量能冲到多高这个问题,其实没有一个固定的数字可以回答，这就像问一辆跑车最快能跑多快一样，答案取决于你在什么样的赛道上开，由谁来开，以及天气怎么样，Redis的性能极限受到非常多因素的影响，我们不能简单地抛出一个数字。

根据Redis官方的基准测试文档（来源：Redis官方文档基准测试部分），在普通的Linux服务器上，一个单线程的Redis实例处理简单的GET、SET命令，每秒可以轻松达到几十万次甚至上百万次的请求，这个数字听起来已经非常惊人了，但这只是理想实验室环境下的“理论峰值”。

在实际生产中,是什么在限制Redis的并发量冲高呢？

第一个关键点是网络带宽和延迟，Redis再快，数据也要通过网络来传输，如果网络带宽很小，或者网络延迟很高（比如服务器在地球另一边），那么客户端发送命令和接收结果的速度就会变慢，形成瓶颈，可能Redis本身还能处理更多请求，但网络已经堵死了，这就好比你的跑车引擎马力十足，但路上全是红灯和堵车，根本跑不起来。

第二个点是命令的复杂程度，前面说的每秒百万次操作，是针对像SET key value或GET key这种最简单的命令，如果你执行的是一个LRANGE mylist 0 -1（获取一个非常长的列表的所有元素），或者一个复杂的LUA脚本，那么处理一个命令可能需要花费相当于处理成千上万个简单命令的时间，这时候，并发量自然会急剧下降，Redis是单线程处理命令的，一个“慢”命令就会堵住后面所有的命令。

第三个点是硬件性能，CPU的速度、内存的速度和容量都至关重要，虽然Redis本身是单线程，不特别依赖多核CPU，但CPU的主频越高，单个核心的处理能力就越强，更重要的是内存，如果内存不足，系统会开始使用硬盘交换空间（SWAP），硬盘的速度比内存慢成千上万倍，这会让Redis的性能瞬间暴跌。

第四个点是系统配置，操作系统对单个进程打开文件描述符的数量是有限制的（来源：Linux内核参数），每个Redis连接都会消耗一个文件描述符，如果这个系统级限制设置得太低，比如默认的1024，那么当连接数达到这个上限时，新的客户端就无法连接上来了，根本谈不上并发处理，在生产环境中，管理员必须调高这个限制，内核的网络参数优化也能提升网络处理能力。

既然单实例有极限,那我们怎么突破它呢？这就是“试试看每秒最大连接数”背后的思路——通过架构设计来突破单点瓶颈。

最直接的方法就是搭建Redis集群，Redis集群（来源：Redis Cluster模式）允许你将数据分片存储在多个Redis主节点上，假设一个Redis实例能处理20万QPS（每秒查询率），那么一个由5个主节点组成的集群，理论上就能处理100万QPS，这样，并发请求被分散到了不同的节点上，从而实现了水平的扩展。

另一个常用的方法是使用读写分离，我们可以搭建一个主从复制架构，主节点负责处理写操作，而从节点可以承担所有的读操作，这样，大量的读请求压力就被分摊到了多个从节点上，主节点可以专注于写操作，从而提升整个系统的并发处理能力。

还有一种思路是使用连接池，对于应用程序来说，频繁地创建和断开与Redis的连接是非常消耗资源的，使用连接池，应用程序可以维护一组活跃的连接，需要时直接从池中取用，用完后归还，避免了频繁建立连接的开销，这能显著提升效率，让客户端能更高效地向Redis发送请求。

回到最初的问题：Redis并发量到底能冲多高？答案是，它有很大的潜力，但天花板取决于你的硬件、网络、使用的命令以及最重要的——你的架构设计，单纯测试一个单实例的最大连接数意义不大，真正的挑战和乐趣在于，如何通过合理的规划和设计，让你的整个Redis系统能够支撑起业务所需的巨大并发量，如果你想挑战极限，就不要只盯着一个Redis实例，而是要去设计一个能够弹性扩展的、健壮的高可用架构。