问题一：为什么Redis官方选择用40分片Redis集群的方式重新压测对比Dragonfly单节点的性能？
为什么Redis官方选择用40分片Redis集群的方式重新压测对比Dragonfly单节点的性能？
参考回答：
Redis官方选择用40分片Redis集群的方式重新压测对比Dragonfly单节点的性能，可能是为了展示在相同资源占用下，Redis集群的性能优势。通过分片集群的方式，Redis可以充分利用多核处理器和分布式系统的优势，从而提高整体的吞吐量。
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问题二：Redis官方在回应中提到的水平扩展的重要性体现在哪些方面？
Redis官方在回应中提到的水平扩展的重要性体现在哪些方面？
参考回答：
Redis官方在回应中提到水平扩展的重要性主要体现在系统的弹性和可扩展性上。通过水平扩展，可以增加更多的节点来处理更高的负载，从而提高系统的整体性能和可用性。此外，水平扩展还可以减小单个节点的压力，降低系统崩溃的风险。
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问题三：Tair为何选择多线程架构？
Tair为何选择多线程架构？
参考回答：
Tair选择多线程架构并不仅仅是因为单节点的性能问题，而更多地是考虑到解决在大客户业务场景下遇到的实际问题，如CPU使用率过高、数据同步困难、监控数据不准确、读写分离场景下数据不一致、缓存过期数据处理不当以及内存统计不准确等问题。
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问题四：Tair如何解决Redis单线程模式下CPU使用率100%导致的业务卡顿问题？
Tair如何解决Redis单线程模式下CPU使用率100%导致的业务卡顿问题？
参考回答：
Tair通过将同步的逻辑拆到单独的线程去做，以及把Redis的AOF数据彻底的Binlog化，实现了Binlog Based Replication的同步，从而解决了Redis单线程模式下CPU使用率过高导致的业务卡顿问题。
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问题五：Tair如何保证控制流和数据流的隔离？
Tair如何保证控制流和数据流的隔离？
参考回答：
Tair在设计上直接把控制流和数据流做了隔离和拆分，从代码逻辑和资源预留上彻底分为了控制平面和数据平面。控制平面有单独的网络和请求处理线程，单独的账号权限控制，可以绑定到另外的网卡以及端口上，以此保证控制流和数据流的隔离。
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