在函数计算中，为什么redis 90%左右命中率，256内存跑出至少2u2g rds性能？

在函数计算（Function Compute）这样的Serverless计算服务中，Redis能够以相对较低的硬件配置（例如256MB内存）实现接近或超过更高配置RDS（关系型数据库服务）性能的情景，主要得益于以下几个因素：

1. 缓存效果：Redis作为一种高速缓存数据库，主要用于存储频繁访问的数据，减少对后端持久化存储（如RDS）的访问。90%左右的命中率意味着绝大多数查询请求直接在Redis中完成，无需访问更慢的磁盘存储，这极大提高了数据访问速度。

2. 内存操作：Redis数据完全驻留在内存中，相比RDS等需要磁盘I/O操作的数据库，内存访问速度要快几个数量级。即使内存容量不大，由于直接操作内存，Redis能在极短时间内处理大量请求。

3. 轻量级架构：函数计算环境下的Redis实例通常是按需分配资源的，这意味着它们可以专注于处理数据缓存任务，而不需要承担其他非必要的系统开销，使得有限的资源得到高效利用。

4. 数据结构优化：Redis支持多种数据结构（如字符串、哈希表、列表、集合、有序集合等），这使得它能针对特定场景进行优化，提高数据检索效率。

5. 减少网络延迟：在云环境中，函数计算实例和与其配对的Redis实例可能被部署在同一区域甚至同一VPC内，减少了网络延迟，进一步提升了整体响应速度。

6. 并发处理能力：Redis单线程模型在处理高并发请求时，对于简单操作（如GET/SET）表现优异，因为它避免了多线程切换的开销。而在函数计算场景下，短时、突发的高并发请求处理是常见需求，Redis恰好能很好地满足这种需求。

综上所述，尽管Redis实例内存配置不高，但在特定应用场景下，通过高效的缓存策略、内存内操作以及低延迟的云架构设计，它能够展现出超越传统数据库的性能表现。不过，这也取决于具体的应用场景、数据访问模式及系统设计，实际性能表现需要综合评估。