一、设计哲学根源：目标驱动架构选择
（一）Redis：从缓存到数据库的功能进化
1. 复杂功能集的必然选择
- 数据结构多样性：支持String、List、Hash、Set、ZSet、HyperLogLog、Geo等9种数据结构
- 企业级特性：
- 持久化：RDB快照、AOF日志
- 事务：单线程保证原子性（MULTI/EXEC）
- 脚本：Lua脚本支持复杂业务逻辑
- 集群：Redis Cluster自动分片
- 设计约束：复杂功能需要统一的上下文环境，单线程避免多线程同步复杂性
2. 低延迟优先的性能模型
- 核心指标：Redis单线程处理能力可达10万QPS（官方测试数据）
- 延迟敏感场景：
- 实时计数器（如微博点赞）
- 实时排行榜（ZSet有序集合）
- 分布式锁（SET NX原子操作）
（二）Memcached：极简主义的纯粹缓存
1. 单一功能定位
- 数据模型：仅支持Key-Value存储，Value最大1MB
- 操作集合：仅支持GET/SET/DELETE等基础命令（约20个命令）
- 设计目标：极致吞吐量，牺牲功能换取性能
2. 高吞吐场景的架构选择
- 典型应用：
- 电商商品列表页缓存（高并发读）
- 内容分发网络（CDN）的边缘缓存
- 分布式Session存储（简单读写）
二、性能优化维度：单线程与多线程的博弈
（一）CPU利用策略
| 维度 | Redis单线程 | Memcached多线程 |
|---|
| 核心瓶颈 | 网络I/O（占比70%+） | CPU计算（多核利用率） |
| 指令执行 | 单线程顺序执行（无上下文切换） | 多线程并行处理（线程池模型） |
| CPU亲和性 | 单线程绑定单核，避免CPU缓存失效 | 多线程负载均衡，充分利用多核 |
1. Redis的单线程性能密码
- 非阻塞I/O多路复用：
- 基于epoll/kqueue的事件驱动模型
- 单线程处理10万级并发连接（文件描述符FD limit可达10万+）
- 零拷贝技术：
- 响应大体积数据时（如RDB文件传输）使用sendfile()避免内存拷贝
2. Memcached的多线程扩展方案
- 线程池架构：
- 主线程负责监听端口，子线程处理具体请求
- 每个子线程独立管理连接队列（减少锁竞争）
- CAS机制：
- 乐观锁实现原子更新（Compare-And-Swap）
- 避免多线程写冲突（适用于计数器场景）
（二）内存管理策略
1. R
