Redis读写性能到底快到啥程度，秒杀毫秒级别那种，单位怎么算来着？

说到Redis的读写速度到底有多快，咱们就别绕弯子了，直接看最核心的：它真的能快到毫秒级别，甚至对于简单的操作，是微秒级别的，这个“微秒”是啥概念？1秒等于1000毫秒，1毫秒等于1000微秒，微秒级别的响应,那真是电光火石一瞬间的事儿。

这速度是怎么来的？为啥能这么快？

也是最根本的一点，Redis是把所有数据都放在内存里的，根据谷歌云平台（Google Cloud Platform）在其技术文档中的描述，内存的访问速度是纳秒级别的，而即使是速度最快的固态硬盘（SSD），其访问速度也是微秒级别，这中间差着成百上千倍，数据在内存里，CPU直接就能读写，省去了传统数据库那种需要从磁盘上慢悠悠读取数据的巨大开销，这就好比你要找一本书里的内容，Redis是这本书一直就摊开在你面前的桌子上，一眼就能看到；而磁盘数据库是这本书放在远处的书架上，你得走过去、找到书、再翻到那一页，这个“走过去”的时间，在计算机世界里就是最耗时的I/O操作。

Redis采用的是单线程架构来处理网络请求和键值操作，很多人一听单线程就觉得是不是会慢，其实恰恰相反，对于内存操作来说，CPU本身的处理速度极快，瓶颈往往不在计算上，而在于上下文的切换和锁的竞争，多线程虽然能同时干更多事，但线程之间切换需要管理，共享数据需要加锁，这些管理开销在Redis这种追求极致速度的场景下反而成了负担，Redis的单线程模型避免了不必要的上下文切换和竞争条件，让CPU可以专心致志、毫无干扰地处理一个个到来的命令，使得整个系统非常高效和可预测，这里的单线程指的是处理命令的核心模块，像持久化、异步删除这样的任务,Redis还是会用额外的线程或子进程去做的。

Redis的数据结构非常高效，它不是简单地把值存成字符串就完了，而是内置了字符串（String）、列表（List）、哈希（Hash）、集合（Set）等多种数据结构，这些数据结构都是专门为特定的使用场景优化的，用一个Hash结构来存储一个用户对象（包含姓名、年龄、城市等字段），比把这个对象序列化成JSON字符串再存储，在读取和修改其中某个字段时效率要高得多，因为可以直接操作特定字段，无需整个读取、解析、再写回。

具体能快到什么程度？数字说话。

根据Redis官方文档（Redis official documentation）提供的基准测试数据，在一台配置不算特别顶级的普通Linux服务器上，一个Redis实例每秒可以处理大约数十万次甚至上百万次的简单操作（比如SET、GET这种）。

我们来算一下单位：如果每秒处理50万次请求，那么平均每个请求的响应时间大约是 1秒 / 500,000 = 0.000002秒，也就是2微秒，这已经远远低于1毫秒（1000微秒）了，这是理想网络环境下的极限值，实际应用中，网络延迟会成为一个重要的影响因素，但即使加上网络开销，对于同机房内的访问，达到亚毫秒级（零点几毫秒）的响应也是司空见惯的。

什么才算“简单操作”？

通常指的是像SET key value、GET key、LPUSH list value、HGET hash field这类时间复杂度为O(1)的操作，也就是说，无论你存储的数据量有多大，执行这些操作所花费的时间几乎都是恒定的，非常短，而像KEYS *这种需要遍历所有键的操作，或者对一个大集合进行求交集等复杂操作，耗时就会显著增加,所以生产环境要避免使用这类命令。

回到问题“Redis读写性能到底快到啥程度？”—— 对于核心的、简单的读写操作，它的速度基准是微秒级的，在实际网络环境中，达到毫秒级甚至亚毫秒级是常态，这种恐怖的速度，主要得益于其全内存存储带来的极低数据访问延迟、单线程模型避免了多线程竞争开销，以及精心设计的高效数据结构，正是这些特性，让Redis在需要超高速读写的场景下，比如缓存、秒杀系统、实时排行榜等,成为了无可替代的利器。