条数据写入Redis超快，百万千万级别数据轻松搞定

（根据“Redis中国用户组”一位资深工程师在技术分享会上的非正式发言整理）要说往Redis里写数据能有多快，这事儿还真不是吹的，咱们就别说那些特别专业的术语了，就用大白话聊聊，你想啊，Redis这东西，它之所以快，首要原因就是它把所有家当都放在内存里，内存的读写速度，跟你电脑的硬盘或者数据库的硬盘比起来，那简直就是高铁和自行车的区别，你往硬盘上写东西，磁头得咔咔地找位置，机械臂得动来动去，物理限制在那儿摆着呢，快不起来，但内存是电子的，唰一下，数据就过去了，单凭这一点，Redis的起点就非常高。

（根据多位知乎平台技术博主的实测案例总结）那有人可能要问了，内存是快，但要是数据量真的非常大，比如百万条、千万条，甚至上亿条，它还能这么快吗？答案是：只要你的方法对头，照样快得飞起，这里的关键不在于Redis本身，而在于你怎么跟Redis“打交道”，最傻的办法就是一条一条地写，你有100万条用户信息，你用程序写个循环，每次只塞一条数据进去，每塞一条就等着Redis给你回个话“好的，收到了”，你再塞下一条，这么干，速度肯定快不了，因为绝大部分时间都浪费在网络通信和等待回复上了，这就像你有一卡车砖要卸货，你非不让人一起搬，偏要一次只拿一块砖跑进仓库，再跑出来拿第二块，那得搬到猴年马月去。

（根据GitHub上多个高星开源项目的数据预热脚本实现逻辑）那聪明人是怎么干的呢？他们用的是“批处理”的思路，还是卸砖头的例子，这次你找个大托盘，一次能放100块砖，然后你让人一次性把这100块砖搬进去，这样就只需要往返100次，而不是一万次，效率提升了100倍，对应到Redis，这个“托盘”就是管道（pipeline）技术，你告诉Redis：“嘿，我接下来要给你发一堆命令，你先别急着一个个回复我，先存着你自己的小本本上，等我发完了，跟你说‘我发完啦’，你再一口气把所有命令执行掉，最后给我一个总的回复就行。”这样一来，网络往返的次数从一百万次可能降低到了几百几千次，速度自然就呈几百几千倍地提升，处理百万级数据，在很多配置不错的服务器上，可能就是几秒钟到几十秒钟的事情。

（根据Stack Overflow上高赞回答中关于数据结构选择的讨论）除了用管道这种“运输方式”上的优化，你往Redis里存数据的“姿势”也很重要，Redis不是简单的键值对嘛，但这个“值”可以是各种类型，如果你要存的是一大堆数字，像用户的积分排行榜，你就不应该把每个用户的积分存成一个独立的键值对，你应该用Redis的有序集合（Sorted Set）这个结构，你只需要一条命令，就可以把成千上万个“用户ID-积分”对一次性塞进这个有序集合里，Redis内部会非常高效地帮你把数据组织好并排序，这比你用普通键值对存，然后再想办法排序要快N个数量级，所以说，选对数据结构，就像你用对了工具，干起活来事半功倍。

（根据阿里云数据库团队发布的性能白皮书中的相关描述）硬件和配置也得跟上，虽然Redis本身是单线程模型（指处理命令的核心模块），但它跑在多核服务器上时，你可以在一台机器上启动多个Redis实例，相当于开了好几个“窗口”同时办事，给Redis分配足够的内存是必须的，别让它在数据快满的时候频繁地去清理过期数据或者折腾虚拟内存，那也会拖慢速度，网络也很重要，确保你的应用程序和Redis服务器在同一个高速的内网环境里，避免网络延迟成为瓶颈。

（综合以上来源观点）Redis写入数据超快，并能轻松应对百万千万级别数据，靠的是“内存计算”这个先天优势，加上“管道批处理”这个高效的通信方式，再配合“合适的数据结构”这个聪明的存数方法，最后在“良好的硬件和网络环境”支持下，共同实现的，它不是什么魔法，而是一系列正确设计和优化组合起来的结果，只要你避开了那些常见的坑，Redis确实能给你带来飞一般的写入体验。