在面试或技术讨论中，"Redis 为什么这么快？" 往往是一个开场白。大多数人的回答通常局限于几个标准关键词：单线程、I/O 多路复用、基于内存。
这些答案没错，但往往缺乏深度。对于这个问题，我最想强调的一个核心观点是："脱离场景谈设计就是耍流氓"。
要真正理解 Redis 的高性能，我们不能只看它用了什么技术，更要看它是在什么背景下、为了解决什么问题而做出的架构取舍。本文将避开枯燥的参数罗列，从设计哲学的角度，为你层层剥开 Redis 高性能的真相。
一次简单的代码重构，却引发了架构涅槃
—— 为什么我们不能把 Kubernetes 当作大号 Docker 用？
第一部分：引言 —— 一语点醒梦中人
为什么写这篇文章
我实习中有一个产出描述是：负责开发强化学习训练部署服务：针对 K8s 环境下训练容器端口动态分配、多节点协调的问题，设计轮询等待 + 端口发现 + 配置注入的自动化流水线，实现训练任务一键部署，支撑 MLOps 平台核心功能。
对于这个描述，我只对面试官的一句话印象深刻： 如果你这样设计的话，那么这里 K8s 的引入没有意义，你把 K8s 当作 Docker 来用了。
那么，怎么才是像 K8s 一样用 K8s？
在现如今的互联网环境下，面对数以亿计的用户，我们常看到各种应用宣称支撑着惊人的流量：从千级 QPS 到万级，再到夸张的十万级。在这些数字背后，往往是庞大的分布式架构在支撑——流量被分摊到成百上千台服务器上，每台机器实际处理的压力依然在有限范围内。
然而，有一个应用始终被视为性能架构的“定海神针”，在开发者圈子里，关于它单机支撑百万级并发、处理百万级吞吐的讨论从未停止，它就是我们熟知的 Nginx。
为什么在同样的硬件条件下，Nginx 能做到其他 Web 服务器难以企及的并发高度？这并非简单的代码优化，而是其底层架构的降维打击，也就是 Nginx 的立命之本 —— Reactor 异步事件驱动架构。
在现如今的互联网环境下，面对数以亿计的用户，我们常看到各种应用宣称支撑着惊人的流量：从千级 QPS 到万级，再到夸张的十万级。在这些数字背后，往往是庞大的分布式架构在支撑——流量被分摊到成百上千台服务器上，每台机器实际处理的压力依然在有限范围内。
然而，有一个应用始终被视为性能架构的“定海神针”，在开发者圈子里，关于它单机支撑百万级并发、处理百万级吞吐的讨论从未停止，它就是我们熟知的 Nginx。
为什么在同样的硬件条件下，Nginx 能做到其他 Web 服务器难以企及的并发高度？这并非简单的代码优化，而是其底层架构的降维打击，也就是 Nginx 的立命之本 —— Reactor 异步事件驱动架构。
