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Redis 作为一款开源的内存型数据结构存储系统，在当今的分布式系统架构中扮演着极为关键的角色，凭借其出色的读写速度、丰富的数据类型和强大的功能，在缓存、消息队列、分布式系统等众多场景中得到了广泛应用。本系列文章，将从基本概念入手，逐步深入到核心功能与底层原理，将为你全面剖析 Redis 的各项特性。

TIP:Redis的安装配置这里就不做多讲，网上有很多，这里贴一个讲解Redis比较全面的网站：《Redis 教程 | 菜鸟教程》

一、基本概念

Redis，即 Remote Dictionary Server（远程字典服务器）的缩写，它采用键值对（key - value）的存储形式（通俗点理解其实就是一个巨大的HashMap），其中每个键都具有唯一性，通过键能够快速定位并获取对应的值。由于数据完全存储在内存中，Redis 拥有卓越的读写性能，能完美应对高并发场景下对数据的快速访问需求，极大提升系统的响应速度。

Redis作为一个巨大的HashMap，能存哪些数据，如何进行操作？

1.1、常用数据类型和命令

Redis支持多种数据类型，每种数据类型都有其独特的用途，如下列举一些常用的数据类型和基础操作命令。

• 字符串（String）：最基本的数据类型，可以存储字符串、整数或浮点数。使用场景：缓存、计数器、共享Session、限流等。
  • SET 命令：用于设置键值对，语法为SET key value [EX seconds] [PX milliseconds] [NX|XX]。其中，EX seconds表示设置键的过期时间为seconds秒；PX milliseconds表示设置键的过期时间为milliseconds毫秒；NX表示只有当键不存在时才设置键值，XX表示只有当键已存在时才设置键值。例如，SET mykey "Hello Redis" EX 60，将键mykey的值设置为Hello Redis，并在 60 秒后过期。
  • GET 命令：用于获取指定键的值，语法为GET key。如GET mykey，将返回mykey对应的值。
  • INCR 命令：用于对存储的整数进行自增操作，语法为INCR key。若键不存在，则默认初始值为 0，然后进行自增。例如，SET num 5，再执行INCR num，num的值将变为 6。
  • INCRBY 命令：用于将值增加给定的增量（increment），语法为INCRBY key increment
  • DECR 命令：与INCR相反，用于对存储的整数进行自减操作，语法为DECR key。
  • DECRBY 命令：用于将值减去给定的减量值（decrement），语法为DECRBY key decrement
  • MSET 命令：用于同时设置一个或多个键值对，语法为MSET key1 value1 key2 value2 ...。该命令是原子性操作，要么所有键值对都设置成功，要么都失败。例如，在用户注册场景中，需要同时设置用户的姓名、年龄和邮箱，可执行MSET user:1001:name "CYX" user:1001:age 25 user:1001:email "``cyx@example.com``"，一次性完成多个键值对的设置。
  • MGET 命令：用于同时获取一个或多个键的值，语法为MGET key1 key2 ...。比如，在展示用户信息页面时，需要获取用户的姓名、年龄和邮箱，执行MGET user:1001:name user:1001:age user:1001:email，即可一次性获取这三个键对应的值，提高数据获取效率。
  • APPEND 命令：如果key已经存在并且是一个字符串，此命名会将value追加到原来值的末尾。语法为：APPEND key value
• 列表（List）：是一个有序的字符串列表，可以在列表的头部或尾部添加元素。list最大的存储元素个数：2的32次方-1 = 4294967295
  • LPUSH 命令：将一个或多个值插入到列表头部，语法为LPUSH key value [value ...]。例如，LPUSH mylist "apple" "banana"，会将banana和apple依次插入到列表mylist的头部。
  • RPUSH 命令：将一个或多个值插入到列表尾部，语法为RPUSH key value [value ...]。
  • LPOP 命令：移除并返回列表的头元素，语法为LPOP key。
  • RPOP 命令：移除并返回列表的尾元素，语法为RPOP key。
  • BLPOP 和 BRPOP 命令：从左边或者右边移除第一个元素，如果列表中没有元素，会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出的元素为止。语法BLPOP|BRPOP key1 [key2] timeout，超时时间设置为0表示不设置等待超时时间，会一直等待到有数据可弹出为止。这个命令可以实现一个简单的消息中间件的功能。
  • LINDEX 命令：通过索引获取列表中的元素。语法为 LINDEX key index
  • LRANGE 命令：获取列表指定范围内的元素，语法为LRANGE key start stop。其中，start和stop为元素的索引，索引从 0 开始，-1表示最后一个元素。例如，LRANGE mylist 0 -1将返回列表mylist的所有元素。
  • LREM 命令：用于从列表中移除指定数量的与某个值相等的元素。其基本语法为：LREM key count value其中key表示列表的键名。count表示移除元素的方式，分为三种情况：1、正数表示从列表头部开始，移除前count个等于value的元素。2、负数表示从列表尾部开始，移除前count个等于value的元素。3、零表示移除所有等于value的元素。命令返回被移除元素的数量。若列表不存在，返回 0。
  • LTRIM 命令：对列表进行修剪，只保留指定区间中的元素。语法为：LTRIM key start stop，其中 0 表示列表的第一个元素， 1 表示列表的第二个元素，以此类推。 你也可以使用负数下标，以 -1 表示列表的最后一个元素， -2 表示列表的倒数第二个元素，以此类推。
  • LSET 命令：设置指定索引下的值。语法LSET key index value
• 集合（Set）：是一个无序的不重复字符串集合，支持集合的交、并、差等操作。使用场景：打标签
  • SADD 命令：将一个或多个成员添加到集合中，语法为SADD key member [member ...]。例如，SADD myset "red" "green"，将red和green添加到集合myset中。
  • SMEMBERS 命令：返回集合中的所有成员，语法为SMEMBERS key。
  • SISMEMBER 命令：判断一个成员是否在集合中，语法为SISMEMBER key member。如果成员存在，返回 1；否则返回 0。
  • SINTER 命令：返回给定集合的交集，语法为SINTER key [key ...]。例如，SINTER set1 set2将返回set1和set2的交集。
  • SUNION 命令：返回给定集合的并集，语法为SUNION key [key ...]。
  • SDIFF 命令：返回给定集合的差集，语法为SDIFF key [key ...]。
• 有序集合（Sorted Set）：与集合类似，但每个元素都关联一个分数（score），集合中的元素按照分数从小到大排序。
  • ZADD 命令：将一个或多个成员及其分数添加到有序集合中，语法为ZADD key [NX|XX] [CH] [INCR] score member [score member ...]。其中，NX表示只有当成员不存在时才添加；XX表示只有当成员已存在时才更新；CH表示返回此次操作中分数发生变化的成员及其分数变化情况；INCR表示对成员的分数进行递增操作。例如，ZADD myzset 1 "one" 2 "two"，将one和two添加到有序集合myzset中，分数分别为 1 和 2。
  • ZRANGE 命令：按照分数范围获取有序集合中的成员，语法为ZRANGE key start stop [WITHSCORES]。WITHSCORES参数表示同时返回成员及其分数。例如，ZRANGE myzset 0 -1 WITHSCORES将返回myzset中的所有成员及其分数。
  • ZRANK 命令：获取有序集合中成员的排名（从 0 开始），语法为ZRANK key member。例如，ZRANK myzset "one"将返回one在myzset中的排名。
• 哈希（Hash）：是一个键值对的集合，可以理解为HashMap或者字典，适合存储对象。
  • HSET 命令：用于在哈希表中设置字段值，语法为HSET key field value。例如，HSET myhash name "John" age 30，将在哈希表myhash中设置name字段为John，age字段为 30。
  • HSETNX 命令：只有在字段 field 不存在时，才设置哈希表字段的值。语法为：HSETNX key field value
  • HGET 命令：获取哈希表中指定字段的值，语法为HGET key field。如HGET myhash name将返回John。
  • HMSET和HMGET 命令：其实就是HSET和HGET的批量命令，语法为：HMGET key field1 [field2] 和 HMSET key field1 value1 [field2 value2 ]
  • HGETALL 命令：获取哈希表中的所有字段和值，语法为HGETALL key。
  • HDEL 命令：删除哈希表中的一个或多个字段，语法为HDEL key field [field ...]。

TIP：企业中key的命名可以参考如下格式，业务名:对象名:id:[属性]

更多命令可以参考其它网站的汇总：Redis命令

1.2、高级数据类型和命令

Redis 还提供了一些高级数据类型，以满足更复杂的业务需求。

1.2.1、位图（Bitmaps）

位图其本质上是基于字符串类型实现的，但它可以按位进行操作，适合需要大规模布尔值存储、高效统计（如计数、交集）的场景。对数据稀疏、需要复杂查询逻辑或频繁删除操作的场景不适合。

相关命令：

• SETBIT 命令：用于设置位图中指定偏移量（offset）的位值，语法为SETBIT key offset value，其中value只能是 0 或 1。例如，SETBIT user_login_status 100 1，表示将user_login_status位图中偏移量为 100 的位设置为 1。
• GETBIT 命令：获取位图中指定偏移量的位值，语法为GETBIT key offset 。
• BITCOUNT 命令：统计位图中值为 1 的位的数量，语法为BITCOUNT key [start end]，start和end参数可选，用于指定统计的字节范围。

应用的场景：

• 用户签到统计：用一个位图表示用户一年的签到记录（0/1），每日占 1 位，365 天仅需 46 字节。可以高效统计连续签到、签到次数（BITCOUNT）。
• 活跃用户统计：以用户 ID 为偏移量，记录每天的活跃状态（0/1），可快速计算日活、月活。可以节省内存（1 亿用户仅需 12MB），支持按位运算（如BITOP AND计算多日活跃交集）。
• 数据状态标记：例如标记用户权限（如管理员 / 普通用户）、商品库存状态（有货 / 缺货）等。可以快速查询和修改单个状态（GETBIT/SETBIT）。
• 布隆过滤器：用多个哈希函数映射元素到位图，判断元素是否存在。
  • 可能误判但不会漏判：不存在的情况能正确判断出来，存在的情况可能会因为Hash冲突导致误判。
  • 误判的优化方案：可以通过多个Hash函数来确认是否都存在Hash冲突。
  • 使用场景：可以作为缓存穿透防护、URL 去重、黑名单、邮件垃圾过滤。
• 用户在线状态：实时标记用户在线 / 离线，支持大规模用户基数下的状态统计。

优点

• 极致节省内存：每 100 万个标记仅需 125KB 内存（100 万 bit ≈ 122KB）。
• 操作高效：单个位的设置 / 查询时间复杂度为 O (1)，批量操作（如BITCOUNT）也非常快。
• 支持位运算：可对多个位图执行 AND/OR/XOR/NOT 操作，适合多维数据分析。
• 原子性：所有操作都是原子的，无需担心并发问题。

缺点

• 偏移量限制：位图的最大偏移量为 2^32-1（约 42.9 亿），可能需要分片存储海量数据。
• 空间效率问题：若偏移量分布稀疏（如用户 ID 不连续），会浪费大量内存。解决方案：使用SETBIT前预分配空间，或改用其他结构（如HASH）。
• 复杂操作支持有限：仅支持位级操作，无法直接实现复杂逻辑（如范围查询）。
• 可读性差：二进制数据难以直接调试和理解，需通过工具转换。

1.2.2、超日志（HyperLogLog）

Redis HyperLogLog 是一种概率性数据结构，用于估算集合的基数（去重元素数量）。它的核心优势是只需极小的内存（固定 12KB）就能统计极大的数据量（如 2^64 个元素），误差率约为 0.81%。

相关命令介绍：

• PFADD 命令：将一个或多个元素添加到 HyperLogLog 中，语法为PFADD key element [element ...]。例如，PFADD myhll "a" "b" "c"，将a、b、c添加到myhll中。
• PFCOUNT 命令：返回 HyperLogLog 中估算的不重复元素数量，语法为PFCOUNT key [key ...]。如果传入多个键，将返回这些键对应的 HyperLogLog 合并后的估算数量。
• PFMERGE 命令：将多个 HyperLogLog 合并为一个，语法为PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey ...]。例如，PFMERGE newhll hll1 hll2，将hll1和hll2合并到newhll中。

应用场景

• UV（独立访客）统计:每天一个 HyperLogLog，统计网站日活、月活。优势：内存占用极低（12KB 可统计数十亿用户），支持合并（PFCOUNT多个 HyperLogLog）。
• 数据去重计数：统计搜索关键词、文章标签的独立数量。比SET节省 99% 以上内存，比 Bitmaps 更适合非布尔值场景。
• 实时数据监控：监控系统中独立 IP、设备的访问量。优势：插入和查询时间复杂度均为 O (1)，适合高并发场景。
• 数据库分库分表去重：跨库统计用户、订单等数据的总独立量。

优缺点：

• 优点：
  • 内存占用极低：固定 12KB，无论统计 100 万还是 10 亿元素。
  • 高性能：插入和查询操作时间复杂度均为 O (1)，且无锁。
  • 可合并性：支持多个 HyperLogLog 合并（PFMERGE），适合分布式系统。
• 缺点：
  • 存在误差：标准误差率 0.81%，不适合精确统计（如财务数据）。
  • 无法获取明细：仅能返回基数估算值，不能获取具体元素内容。
  • 单次写入成本高：内部结构复杂，写入性能略低于普通SET。
  • 数据不可变：一旦创建无法删除单个元素，只能整体重置。

原理：HyperLogLog基于概率论中伯努利试验，并结合了极大似然估算方法，并做了分桶优化。

1.2.3、地理空间（Geospatial）

Redis3.2版本提供了GEO（地理信息定位）功能，用于存储地理位置信息，并提供了一系列用于计算距离、查找附近位置等操作的命令。可以用来实现诸如：附近位置、摇一摇等类似功能。

相关命令介绍：

• GEOADD 命令：将一个或多个地理位置（经度、纬度、名称）添加到键中，语法为GEOADD key longitude latitude member [longitude latitude member ...]。例如，GEOADD cities 116.40 39.90 beijing 121.47 31.23 shanghai 。
• GEODIST 命令：计算两个地理位置之间的距离，语法为GEODIST key member1 member2 [unit]，unit参数可选，用于指定距离单位，如m（米）、km（千米）等。
• GEORADIUS 命令：以给定的地理位置为中心，查找一定范围内的其他地理位置，语法为GEORADIUS key longitude latitude radius unit [WITHCOORD] [WITHDIST] [WITHHASH] [COUNT count] 。

1.3、其它Redis命令

• 键操作命令
  • KEYS 命令：用于查找所有符合给定模式的键，语法为KEYS pattern。例如，KEYS my*将返回所有以my开头的键。但在生产环境中，由于可能会阻塞 Redis 服务器，不建议使用，可使用SCAN命令替代。SCAN命令采用游标方式渐进式查找，不会阻塞服务器。
  • EXISTS 命令：判断一个或多个键是否存在，语法为EXISTS key [key ...]。如果存在，返回 1；否则返回 0。
  • DEL 命令：删除一个或多个键，语法为DEL key [key ...]。
  • RENAME 命令：修改键的名称，语法为RENAME key newkey。如果newkey已存在，将被覆盖。
• 数据库操作命令
  • SELECT 命令：用于切换数据库，Redis 默认有 16 个数据库，编号从 0 到 15，语法为SELECT index。例如，SELECT 2将切换到编号为 2 的数据库。
  • FLUSHDB 命令：删除当前数据库中的所有键，语法为FLUSHDB。
  • FLUSHALL 命令：删除所有数据库中的所有键，语法为FLUSHALL。
• 发布 / 订阅（Pub/Sub）：允许客户端发布消息到指定频道，其他订阅了该频道的客户端会收到相应消息，常用于实时消息推送场景。
  • PUBLISH 命令：将消息发布到指定频道，语法为PUBLISH channel message。例如，PUBLISH news_channel "Breaking news!" 。
  • SUBSCRIBE 命令：订阅一个或多个频道，语法为SUBSCRIBE channel [channel ...]。客户端执行该命令后，将进入订阅模式，等待接收消息。
  • UNSUBSCRIBE 命令：退订一个或多个频道，语法为UNSUBSCRIBE [channel [channel ...]]。
• 流（Streams）：是一种强大的数据结构，用于实现日志记录、消息队列等功能，支持复杂的消息处理和消费语义。
  • XADD 命令：向流中添加一个新的消息，语法为XADD key * field value [field value ...]，其中*表示自动生成唯一的消息 ID。例如，XADD event_stream * event "user_login" user_id 123 。
  • XREAD 命令：从流中读取消息，语法为XREAD STREAMS key [key ...] $，$表示从流的末尾开始读取，也可以指定具体的消息 ID 进行读取。
  • XGROUP 命令：用于管理消费者组，包括创建、删除消费者组等操作。例如，XGROUP CREATE event_stream group1 $ MKSTREAM，创建一个名为group1的消费者组，并在流不存在时创建流。
• 模块（Modules）：允许开发者扩展 Redis 的功能，通过加载外部模块实现自定义的数据类型、命令等。例如，RedisJSON 模块为 Redis 添加了对 JSON 数据的支持，提供了一系列操作 JSON 数据的命令；RedisGraph 模块则为 Redis 增加了图形数据库的功能。

注意：生产环境尽量避免使用keys命令，生产环境数据量大的情况（几万、几十万+），如果直接使用keys * 命令，会刷出大量数据可能导致Redis阻塞。

二、应用场景介绍

2.1、缓存功能

Redis 最常用的功能之一就是作为缓存。在传统的应用架构中，数据库往往是性能瓶颈，因为磁盘 I/O 操作相对较慢。而 Redis 基于内存存储数据，读写速度极快，可以将一些经常被访问但更新频率较低的数据存储在 Redis 中，当应用程序需要这些数据时，优先从 Redis 中获取，只有在 Redis 中不存在时，才去数据库查询，并将查询结果存入 Redis，以便后续使用。

例如，在一个新闻网站中，新闻详情页面的数据更新频率较低，但访问量很大。可以将新闻详情数据存储在 Redis 中，每次用户请求新闻详情时，先从 Redis 中获取数据，如果获取到则直接返回给用户；如果 Redis 中没有，则从数据库中查询，然后将查询结果存入 Redis，并设置一个合理的过期时间（如几分钟或几小时），以保证数据的时效性。这样可以大大减轻数据库的压力，提高应用的响应速度。

2.2、分布式锁

在分布式系统中，多个进程或线程可能同时访问共享资源，为了避免数据不一致等问题，需要使用锁机制。Redis 可以实现分布式锁，其原理是利用 Redis 的原子性操作。

常见的实现方式是使用SET命令的NX参数。当一个进程想要获取锁时，使用SET lock_key "lock_value" NX EX lock_timeout命令尝试设置一个键值对，其中lock_key是锁的名称，lock_value可以是任意唯一标识该进程的值，NX表示只有当键不存在时才设置成功，即获取锁成功；EX lock_timeout设置锁的过期时间，防止进程在获取锁后因异常未释放锁而导致死锁。如果设置成功，该进程就获得了锁，可以执行相关操作；操作完成后，使用DEL lock_key命令释放锁。

例如，在一个分布式任务调度系统中，多个节点可能同时尝试执行同一个任务，通过 Redis 分布式锁可以保证同一时间只有一个节点执行该任务，避免任务重复执行或数据冲突。

2.3、消息队列

Redis 可以作为简单的消息队列使用，主要利用列表（List）数据类型的LPUSH和RPOP命令。生产者使用LPUSH命令将消息添加到列表头部，消费者使用RPOP命令从列表尾部获取消息，从而实现消息的生产和消费。

为了实现更可靠的消息队列，还可以结合BRPOP命令（阻塞式获取）。当列表中没有消息时，BRPOP命令会阻塞消费者，直到有新消息加入列表，这样可以避免消费者频繁轮询，提高效率。

例如，在一个电商系统中，订单生成后，需要进行一系列后续操作，如库存扣减、发送邮件通知等。可以将订单相关信息作为消息发送到 Redis 消息队列中，不同的消费者（如库存处理模块、邮件发送模块）从队列中获取消息并进行相应处理，实现系统的解耦和异步处理。

三、内部机制

3.1、数据持久化

Redis 是基于内存的数据库，为了保证数据在服务器重启后不丢失，提供了两种持久化方式：RDB（Redis Database）和 AOF（Append Only File）。

RDB：RDB 是一种快照式的持久化方式，它将 Redis 在某一时刻的内存数据以二进制文件的形式保存到磁盘上。Redis 会按照配置的规则（如多久一次、数据集大小达到多少时）自动触发 RDB 快照，也可以使用SAVE或BGSAVE命令手动触发。SAVE命令会阻塞 Redis 服务器，直到快照完成；而BGSAVE命令会 fork 一个子进程，由子进程进行快照操作，不会阻塞主线程。RDB 的优点是恢复速度快，因为直接加载二进制文件到内存即可；缺点是数据安全性相对较低，因为两次快照之间的数据变化可能会丢失。

AOF：AOF 是一种日志式的持久化方式，它会将 Redis 执行的每一个写命令追加到 AOF 文件中。当 Redis 服务器重启时，会重新执行 AOF 文件中的命令来恢复数据。AOF 可以配置不同的同步策略，如always（每个写命令都同步到磁盘）、everysec（每秒同步一次）、no（由操作系统决定何时同步）。always策略数据安全性最高，但性能最差；everysec策略在保证较高数据安全性的同时，对性能影响较小，是默认的同步策略。AOF 的优点是数据安全性高，基本可以保证不丢失数据；缺点是文件体积较大，恢复速度相对较慢。

3.2、内存管理

Redis 采用了一种混合的内存管理方式。一方面，它使用了 jemalloc 内存分配器，jemalloc 是一个高效的内存分配库，能够减少内存碎片，提高内存分配和释放的效率。例如，在频繁分配和释放小内存块的场景下，jemalloc 可以避免内存碎片的产生，使得内存的使用更加紧凑和高效。

另一方面，Redis 对不同数据类型的内存使用进行了优化。对于字符串类型，当字符串长度较小时，采用紧凑的存储方式，直接在数据结构中存储字符串内容；当字符串长度较大时，则会使用动态分配的内存来存储。对于列表、集合等复杂数据类型，通过合理的数据结构设计，减少内存浪费。同时，Redis 还支持设置最大内存限制，当内存使用达到限制时，可以根据配置的淘汰策略（如volatile - lru、allkeys - lru等）自动删除一些数据，以释放内存空间。

3.3、数据结构实现

Redis 的数据类型在底层是通过多种数据结构实现的。

字符串：Redis底层是用的C语言编写的，但其没有直接使用C语言的String类型，而是自己去实现了字符串类型，其底层实现主要是简单动态字符串（SDS），它克服了传统 C 语言字符串在长度计算、内存分配等方面的不足。SDS 不仅记录了字符串的内容，还记录了字符串的长度等信息，在进行字符串操作（如追加、截取）时，能够更高效地管理内存，避免缓冲区溢出等问题。

列表：在底层，列表可以使用双向链表或压缩列表（ziplist）来实现。当列表元素较少且每个元素长度较短时，使用压缩列表可以节省内存空间；当列表元素较多或元素长度较大时，会转换为双向链表，以提高操作效率，如在列表头部或尾部插入、删除元素等操作的时间复杂度为 O (1)。

集合：集合的底层实现有两种方式，当集合中的元素都是整数且元素数量较少时，使用整数集合（intset）；当元素不是整数或元素数量较多时，使用哈希表（dict）。整数集合在存储整数时，能够根据元素的范围自动调整存储方式，以节省内存；哈希表则提供了高效的查找、插入和删除操作，时间复杂度平均为 O (1)。

哈希：哈希表是 Redis 哈希类型的底层实现。它采用链式哈希（拉链法）来解决哈希冲突，当多个键的哈希值相同时，会将这些键值对存储在同一个哈希桶的链表中。同时，Redis 会根据哈希表的负载因子自动进行扩容和缩容操作，以保证哈希表的性能。

有序集合：有序集合的底层实现是跳跃表（skiplist）和哈希表的结合。跳跃表用于按照分数对元素进行排序，提供了高效的范围查询操作；哈希表则用于快速根据成员查找其分数，使得插入、删除和查找操作的时间复杂度都能保持在较低水平。

3.4、事件驱动模型

Redis 采用事件驱动模型来处理客户端请求和内部事件。Redis 的事件主要分为文件事件（网络 I/O 事件）和时间事件。

文件事件：Redis 使用 I/O 多路复用技术（如 epoll、kqueue 等）来监听多个客户端的套接字。当有客户端连接请求、数据发送或接收等操作时，会产生文件事件。Redis 将这些事件与相应的事件处理器关联起来，当事件发生时，调用对应的处理器进行处理。例如，当有新的客户端连接到 Redis 服务器时，会触发连接事件处理器，接受客户端连接，并将客户端套接字加入到事件监听列表中；当客户端发送命令请求时，会触发读事件处理器，读取命令并进行解析和执行。

时间事件：时间事件主要用于实现 Redis 的定时任务，如过期键的删除、RDB 和 AOF 的持久化操作等。Redis 将时间事件存储在一个有序链表中，按照事件的到期时间排序。在每次事件循环中，Redis 会检查时间事件链表，执行到期的时间事件。同时，Redis 的事件循环是单线程的，这保证了操作的原子性，避免了多线程编程中的锁竞争等问题，使得 Redis 在处理高并发请求时也能保持高效和稳定。