redis读写瓶颈
从你这个描述来看，写性能确实不太正常。我有一种方法可以用来看一下你这50000条数据是不是超过了默认的maxmemory值：统计一下10000条数据大约占的内存值，估计5W条记录的大约内存值，然后再看一下你的VM是否开启。
为什么Redis是单线程的官方答案因为Redis是基于内存的操作，CPU不是Redis的瓶颈，Redis的瓶颈最有可能是机器内存的大小或者网络带宽。既然单线程容易实现，而且CPU不会成为瓶颈，那就顺理成章地采用单线程的方案了。
Redis多线程只用来处理网络数据的读写和协议解析，命令的执行仍旧是单线程。这样的设计改变是为了不想让Redis因为引入多线程变得复杂。
Redis作为一个基于内存的缓存系统，一直以高性能著称， 在单线程处理情况下，读速度可达到11万次/s，写速度达到1万次/s。
以上4根本问题的原因都离不开系统io瓶颈问题，也就是硬盘读写速度不够快，主进程 fsync()/write() 操作被阻塞。
例如监控、选主和通知。在Redis读写分离的情况下，使用哨兵可以很轻松地做到故障恢复，提升了整体的可用性。但哨兵无法解决Redis单机写的瓶颈，这就需要引入集群模式，相应的文章也被列为明年的写作计划中。
Redis的IO多路复用——单线程的理解(Redis6.0之后的多线程)
1、IO多路复用技术架构图如下 注：多线程处理可能涉及锁，并且涉及切换线程的消耗。耗时的命令会导致性能下降，而且无法发挥CPU多核的性能。Redis多线程只用来处理网络数据的读写和协议解析，命令的执行仍旧是单线程。
2、Redis在I/O事件处理上，采用了I/O多路复用技术，同时监听多个套接字， 并为套接字关联不同的事件处理函数，通过一个线程实现了多客户端并发处理。
3、此外，Redis 0之后引入了线程IO，采用多线程来处理网络数据的读写和协议解析，但命令执行仍然是单线程顺序执行。这样的方式既能保持Redis命令执行的原子性，又能提高IO处理的效率。
4、Redis的高并发和快速原因redis是基于内存的，内存的读写速度非常快；redis是单线程的，省去了很多上下文切换线程的时间；redis使用多路复用技术，可以处理并发的连接。
5、之后增加了多线程的实现，多线程使用在io的操作上，工作线程还是只有一个单线程，还是串行实现的，多的io线程用于 读read 或者 写write ，多线程不会同时执行读写操作。
6、redis不是多线程。redis是单线程的原因在于redis用单个CPU绑定一块内存的数据，然后针对这块内存的数据进行多次读写的时候，都是在一个CPU上完成的。
redis是个单线程的程序,为什么会这么快呢?
Redis之所以快，是因为它采用了单进程单线程模型的KV数据库，由C语言编写。这个模型的优点在于，它完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常快速。此外，Redis采用单线程避免了不必要的上下文切换和竞争条件。
Redis快的主要原因是：完全基于内存数据结构简单，对数据操作也简单使用多路 I/O 复用模型第二点不细讲，主要围绕第三点采用多路 I/O 复用技术来展开。
Redis 的执行效率快的原因有以下几点：- Redis 将数据储存在内存里面，读写数据的时候都不会受到硬盘 I/O 速度的限制，所以速度极快。
Redis很快的原因：完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常快速。数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O（1）。
redis是基于内存的，内存的读写速度非常快；redis是单线程的，省去了很多上下文切换线程的时间；redis使用多路复用技术，可以处理并发的连接。非阻塞IO内部实现采用epoll，采用了epoll+自己实现的简单的事件框架。
redis性能为什么高
Redis的高并发和快速原因redis是基于内存的，内存的读写速度非常快；redis是单线程的，省去了很多上下文切换线程的时间；redis使用多路复用技术，可以处理并发的连接。
- Redis 采用了内存数据库，这样可以避免了磁盘 I/O 的开销，从而提高了性能。- Redis 采用了数据结构简单、数据存储紧凑、数据访问高效等特点，这些特点都有助于提高 Redis 的性能。
如果把 redis 和客户端放在同一台机器，网络延迟会更小，一般情况下可以打到 60000 次每秒甚至更高，取决于机器性能。锁不是影响性能的主要因素。
如果执行一个命令过长，那么会造成其他命令的阻塞，对于Redis是十分致命的 ，所以Redis是面向快速执行场景的数据库。除了Redis之外，Node.js也是单线程，Nginx也是单线程，但他们都是服务器高性能的典范。
Redis最大的特性是它会将所有数据都放在内存中，所以读写速度性能非常好。Redis是基于内存进行操作的，性能较高，可以很好的在一定程度上解决网站一瞬间的并发量，例如商品抢购秒杀等活动。
关于redis数据库的瓶颈和redis的瓶颈是什么的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。