Redis写入速度到底能快到啥程度，秒写入性能怎么极限发挥？

关于Redis的写入速度到底能有多快，以及如何把它的秒级写入性能压榨到极限，这是一个非常实际且有趣的话题，咱们不用那些绕口的专业术语,就用人话把它讲明白。

Redis写入速度能快到啥程度？

快得离谱，但这“离谱”是有具体场景的。

一个普遍被引用的基准测试数据是，在单机标准硬件配置下，一个单线程的Redis实例每秒可以处理大约10万到20万次简单的SET（设置键值）请求，这个数字是什么概念呢？这意味着它在一秒钟内完成的写操作，可能比很多传统关系型数据库（比如MySQL）在一分钟内处理的还要多。

这种恐怖的速度主要源于几个最简单的设计：

1. 内存操作：Redis的数据主要放在内存里，读写内存的速度是读写硬盘（哪怕是SSD固态硬盘）的成百上千倍，这就像你从桌上拿一张纸（内存）和跑去文件柜里找一份档案（硬盘）的区别。
2. 单线程模型：你可能觉得多线程才能快，但Redis核心处理命令的部分只用了一个线程，这避免了多线程带来的上下文切换和锁竞争的开销，对于这种内存型、操作简单的服务来说，单线程反而成了优势,使得性能非常可预测和稳定。
3. 简单的数据结构：Redis的value支持多种数据结构（如字符串、列表、哈希等），但这些结构在底层都经过极致优化,操作效率极高。

我们必须清醒地认识到，这个“每秒10万+”是有严格前提的（来源：Redis官方文档及多个技术社区的基准测试报告）：

• 跑在本地网络：测试通常是在客户端和Redis服务器在同一台机器，或者通过本地高速局域网进行的，如果你的应用服务器和Redis服务器隔着千山万水，网络延迟会立刻成为最大的瓶颈,速度会骤降。
• 使用管道（Pipeline）：一次网络往返只发一条命令的话，大部分时间都花在网络传输上了，后面会详细说管道这个“神器”。
• 非持久化模式：这是最关键的一点，如果你让Redis每写一条数据就立刻刷到硬盘上（RDB快照或AOF日志）以保证数据不丢失，那么写入速度会断崖式下跌，因为这时候速度瓶颈转移到了硬盘的IOPS（每秒读写次数）上，在完全禁用持久化的情况下,才能跑出极限速度。

Redis的“快”是“有代价的快”，你要极致的速度，就可能要牺牲一些数据安全性（不持久化）；你要数据安全，速度就得打折扣,这是一个权衡。

秒写入性能怎么极限发挥？

想把Redis的写入速度压榨到极致，就得像给F1赛车换光头胎、调校引擎一样,从各个细节入手。

1. 必杀技：使用管道（Pipeline） 这是提升吞吐量最有效、最简单的办法，想象一下，你每次让快递员送一件东西，他来回跑一趟，大部分时间花在路上，但如果你把100件东西打包成一个包裹，让他送一次，总效率就大大提升了，管道就是这个原理，它允许客户端一次性发送多个命令到服务器，而不用等待每个命令的单独回复，最后一次性读取所有回复，这极大地减少了网络往返次数，使用管道后，吞吐量提升5到10倍是家常便饭,甚至可能更高。

   

2. 关键的权衡：选择合适的持久化策略

   • 追求极限速度：如果你的数据可以丢失（比如用于做临时缓存，丢了可以从数据库再查），那么可以完全禁用持久化，这样Redis就完全在内存里操作,速度达到巅峰。
   • 需要持久化，但又想尽量快：可以采用RDB快照方式，比如每隔一段时间（如5分钟）备份一次内存数据到硬盘，在两次备份之间的数据有丢失风险，但写入性能影响相对较小，或者使用AOF，但配置为每秒同步一次（appendfsync everysec），这是性能和安全的一个较好折中，最多丢失1秒的数据，绝对要避免的是AOF且每次写入都同步（appendfsync always）,这会让性能退化到硬盘的写入速度。

3. 硬件与系统层面

   • 内存要足够大且快：这个不用多说。
   • CPU不是核心瓶颈：因为Redis是单线程，所以CPU的主频比核心数更重要,一颗更快的CPU比一堆慢的核心更有用。
   • 网络是关键：确保Redis服务器和应用服务器之间的网络延迟尽可能低，理想情况是部署在同一个机房、同一个交换机下，网络质量差,一切优化都白搭。
   • 如果用了持久化，硬盘至关重要：务必使用SSD固态硬盘,传统的机械硬盘完全无法承受高并发写入的压力。

4. 分布式扩展：分片（Sharding） 单机Redis再快也是有物理上限的，当你的数据量或写入量巨大，一台机器扛不住时，就要用分片技术，也就是把数据拆分到多个Redis实例上（形成一个集群），这样，写入压力也同时被分摊到了多台机器官方文档及多个技术社区的基准测试报告速）**,这会让性能退化到硬盘的写入速度。

5. 架构层面：分片（Sharding） 当单台Redis服务器的性能达到极限时（比如内存不够，或者单线程CPU跑满），就要考虑分布式方案了，分片就是把一个巨大的Redis数据库拆分成多个小块，每个小块由不同的Redis实例负责，这样，写入压力也就被分摊到了多台机器上，整体的集群写入能力就变成了所有分片实例之和，可以线性提升，市面上常见的方案有Redis Cluster,或者通过Twemproxy等中间件来实现。

6. 一些编码小技巧

   • 使用批量操作命令：除了管道，Redis本身也提供了一些批量操作命令，比如MSET（一次性设置多个键值对）、HMSET（老版本，一次性设置哈希的多个字段）等,它们本身就能减少通信次数。
   • 避免大Key：单个Key对应的Value体积非常大（比如一个几百KB的字符串或一个包含几万元素的列表），在持久化、网络传输、数据迁移时都会引起性能波动,应尽量避免。

Redis的写入性能就像一个宝藏，默认情况下已经很快了，但如果你想把它挖掘到极致，就需要根据你的业务场景（对数据丢失的容忍度、数据量大小等），综合运用管道技术、调整持久化策略、优化硬件网络，甚至在必要时进行分布式部署，没有银弹，所有的优化都是在速度、安全性和成本之间做选择题。