官方提供的数据是可以达到100000+的QPS（每秒内查询次数）。查询略超出10w QPS，写稍低于10w
1）基于内存
2）内存中是基于dict这种数据结构，内部是两个哈希表，类似于java的hashmap，正常的查找都很快；在哈希表扩容时通过第二个哈希表以空间换时间，速度依然保持较快
3）基于单线程，不用考虑线程切换（因为redis是基于内存的操作，CPU往往不是redis的瓶颈，而内存以及网络带宽往往是redis的瓶颈，故redis的设计时就采用了比较简单的单线程）
4）数据结构简单，对数据的操作也简单，redis的数据结构是专门进行设计的（5种常见数据结构及内部存储方式）
5）基于NIO模型，非阻塞IO，在单线程情况下实现IO多路复用，快速获取到网络请求
https://blog.csdn.net/chenyao1994/article/details/79491337
以上几点都比较好理解，下边我们针对多路 I/O 复用模型进行简单的探讨：
多路 I/O 复用模型
多路I/O复用模型是利用 select、poll、epoll 可以同时监察多个流的 I/O 事件的能力，在空闲的时候，会把当前线程阻塞掉，当有一个或多个流有 I/O 事件时，就从阻塞态中唤醒，于是程序就会轮询一遍所有的流（epoll 是只轮询那些真正发出了事件的流），并且只依次顺序的处理就绪的流，这种做法就避免了大量的无用操作。
这里“多路”指的是多个网络连接，“复用”指的是复用同一个线程。采用多路 I/O 复用技术可以让单个线程高效的处理多个连接请求（尽量减少网络 IO 的时间消耗），且 Redis 在内存中操作数据的速度非常快，也就是说内存内的操作不会成为影响Redis性能的瓶颈，主要由以上几点造就了 Redis 具有很高的吞吐量。