前言

大家好呀，我们都知道 Redis 很快，它 QPS 可达 10 万（每秒请求数）。Redis 为什么这么快呢,本文将跟大家一起学习。

基于内存实现

我们都知道内存读写是比磁盘读写快很多的。Redis 是基于内存存储实现的数据库，相对于数据存在磁盘的数据库，就省去磁盘磁盘 I/O 的消耗。MySQL 等磁盘数据库，需要建立索引来加快查询效率，而 Redis 数据存放在内存，直接操作内存，所以就很快。

高效的数据结构

我们知道，MySQL 索引为了提高效率，选择了 B+树的数据结构。其实合理的数据结构，就是可以让你的应用/程序更快。先看下 Redis 的数据结构 &内部编码图：

SDS 简单动态字符串

struct sdshdr { //SDS简单动态字符串int len;    //记录buf中已使用的空间int free;   // buf中空闲空间长度char buf[]; //存储的实际内容
}

复制代码

字符串长度处理

在 C 语言中，要获取捡田螺的小男孩这个字符串的长度，需要从头开始遍历，复杂度为 O（n）; 在 Redis 中，已经有一个 len 字段记录当前字符串的长度啦，直接获取即可，时间复杂度为 O(1)。

减少内存重新分配的次数

在 C 语言中，修改一个字符串，需要重新分配内存，修改越频繁，内存分配就越频繁，而分配内存是会消耗性能的。而在 Redis 中，SDS 提供了两种优化策略：空间预分配和惰性空间释放。

空间预分配

当 SDS 简单动态字符串修改和空间扩充时，除了分配必需的内存空间，还会额外分配未使用的空间。分配规则是酱紫的：

SDS 修改后，len 的长度小于 1M，那么将额外分配与 len 相同长度的未使用空间。比如 len=100，重新分配后，buf 的实际长度会变为 100(已使用空间)+100(额外空间)+1(空字符)=201。

SDS 修改后, len 长度大于 1M，那么程序将分配 1M 的未使用空间。

惰性空间释放

当 SDS 缩短时，不是回收多余的内存空间，而是用 free 记录下多余的空间。后续再有修改操作，直接使用 free 中的空间，减少内存分配。

哈希

Redis 作为一个 K-V 的内存数据库，它使用用一张全局的哈希来保存所有的键值对。这张哈希表，由多个哈希桶组成，哈希桶中的 entry 元素保存了*key 和*value 指针，其中*key 指向了实际的键，*value 指向了实际的值。

哈希表查找速率很快的，有点类似于 Java 中的 HashMap，它让我们在 O(1) 的时间复杂度快速找到键值对。首先通过 key 计算哈希值，找到对应的哈希桶位置，然后定位到 entry，在 entry 找到对应的数据。

有些小伙伴可能会有疑问：你往哈希表中写入大量数据时，不是会遇到哈希冲突问题嘛，那效率就会降下来啦。

哈希冲突： 通过不同的 key，计算出一样的哈希值，导致落在同一个哈希桶中。

Redis 为了解决哈希冲突，采用了链式哈希。链式哈希是指同一个哈希桶中，多个元素用一个链表来保存，它们之间依次用指针连接。

有些小伙伴可能还会有疑问：哈希冲突链上的元素只能通过指针逐一查找再操作。当往哈希表插入数据很多，冲突也会越多，冲突链表就会越长，那查询效率就会降低了。

为了保持高效，Redis 会对哈希表做 rehash 操作，也就是增加哈希桶，减少冲突。为了 rehash 更高效，Redis 还默认使用了两个全局哈希表，一个用于当前使用，称为主哈希表，一个用于扩容，称为备用哈希表。

跳跃表

跳跃表是 Redis 特有的数据结构，它其实就是在链表的基础上，增加多级索引，以提高查找效率。跳跃表的简单原理图如下:

每一层都有一条有序的链表，最底层的链表包含了所有的元素。
跳跃表支持平均 O（logN）,最坏 O（N）复杂度的节点查找，还可以通过顺序性操作批量处理节点。

压缩列表 ziplist

压缩列表 ziplist 是列表键和字典键的的底层实现之一。它是由一系列特殊编码的内存块构成的列表，一个 ziplist 可以包含多个 entry，每个 entry 可以保存一个长度受限的字符数组或者整数，如下：

zlbytes ：记录整个压缩列表占用的内存字节数
zltail: 尾节点至起始节点的偏移量
zllen : 记录整个压缩列表包含的节点数量
entryX: 压缩列表里包含的各个节点
zlend : 特殊值 0xFF(十进制 255)，用于标记压缩列表末端

由于内存是连续分配的，所以遍历速度很快。。

合理的数据编码

Redis 支持多种数据基本类型，每种基本类型对应不同的数据结构，每种数据结构对应不一样的编码。为了提高性能，Redis 设计者总结出，数据结构最适合的编码搭配。

Redis 是使用对象（redisObject）来表示数据库中的键值，当我们在 Redis 中创建一个键值对时，至少创建两个对象，一个对象是用作键值对的键对象，另一个是键值对的值对象。

typedef struct redisObject{//类型unsigned type:4;//编码unsigned encoding:4;//指向底层数据结构的指针void *ptr;//...}robj;

复制代码

redisObject 中，type 对应的是对象类型，包含 String 对象、List 对象、Hash 对象、Set 对象、zset 对象。encoding 对应的是编码。

String：如果存储数字的话，是用 int 类型的编码;如果存储非数字，小于等于 39 字节的字符串，是 embstr；大于 39 个字节，则是 raw 编码。
List：如果列表的元素个数小于 512 个，列表每个元素的值都小于 64 字节（默认），使用 ziplist 编码，否则使用 linkedlist 编码
Hash：哈希类型元素个数小于 512 个，所有值小于 64 字节的话，使用 ziplist 编码,否则使用 hashtable 编码。
Set：如果集合中的元素都是整数且元素个数小于 512 个，使用 intset 编码，否则使用 hashtable 编码。
Zset：当有序集合的元素个数小于 128 个，每个元素的值小于 64 字节时，使用 ziplist 编码，否则使用 skiplist（跳跃表）编码

合理的线程模型

单线程模型：避免了上下文切换

Redis 是单线程的，其实是指 Redis 的网络 IO 和键值对读写是由一个线程来完成的。但 Redis 的其他功能，比如持久化、异步删除、集群数据同步等等，实际是由额外的线程执行的。

Redis 的单线程模型，避免了 CPU 不必要的上下文切换和竞争锁的消耗。也正因为是单线程，如果某个命令执行过长（如 hgetall 命令），会造成阻塞。Redis 是面向快速执行场景的内存数据库，所以要慎用如 lrange 和 smembers、hgetall 等命令。

什么是上下文切换？举个例子：

比如你在看一本英文小说，你看到某一页，发现有个单词不会读，你加了个书签，然后去查字典。查完字典后，你回来从书签那里继续开始读，这个流程就很舒畅。

如果你一个人读这本书，肯定没啥问题。但是如果你去查字典的时候，别的小伙伴翻了一下你的书，然后溜了。你再回来看的时候，发现书不是你看的那一页了，你得花时间找到你的那一页。

一本书，你一个人怎么看怎么打标签都没事，但是人多了翻来翻去，这本书各种标记就很乱了。可能这个解释很粗糙，但是道理应该是一样的。

I/O 多路复用

什么是 I/O 多路复用？

I/O ：网络 I/O
多路：多个网络连接
复用：复用同一个线程。
IO 多路复用其实就是一种同步 IO 模型，它实现了一个线程可以监视多个文件句柄；一旦某个文件句柄就绪，就能够通知应用程序进行相应的读写操作；而没有文件句柄就绪时,就会阻塞应用程序，交出 cpu。

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，而 Redis 使用用 epoll 作为 I/O 多路复用技术的实现。并且 Redis 自身的事件处理模型将 epoll 中的连接、读写、关闭都转换为事件，不在网络 I/O 上浪费过多的时间。

虚拟内存机制

Redis 直接自己构建了 VM 机制，不会像一般的系统会调用系统函数处理，会浪费一定的时间去移动和请求。

Redis 的虚拟内存机制是啥呢？

虚拟内存机制就是暂时把不经常访问的数据(冷数据)从内存交换到磁盘中，从而腾出宝贵的内存空间用于其它需要访问的数据(热数据)。通过 VM 功能可以实现冷热数据分离，使热数据仍在内存中、冷数据保存到磁盘。这样就可以避免因为内存不足而造成访问速度下降的问题。

小伙伴们有兴趣想了解内容和更多相关学习资料的请点赞收藏+评论转发+关注我，后面会有很多干货。

原文作者：java后端框架

原文出处：xie.infoq.cn/article/0eca2b418bbc7cc38050a1dea

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