Redis 为何这么快？这才是最完美的回答

做为一名服务端工程师，工做中你确定和 Redis 打过交道。Redis 为何快，这点想必你也知道，至少为了面试也作过准备。不少人知道 Redis 快仅仅由于它是基于内存实现的，对于其它缘由却是模棱两可。

那么今天就和小莱一块儿看看：

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• 思惟导图 -

基于内存实现

这点在一开始就提到过了，这里再简单说说。

Redis 是基于内存的数据库，那不可避免的就要与磁盘数据库作对比。对于磁盘数据库来讲，是须要将数据读取到内存里的，这个过程会受到磁盘 I/O 的限制。

而对于内存数据库来讲，自己数据就存在于内存里，也就没有了这方面的开销。

高效的数据结构

Redis 中有多种数据类型，每种数据类型的底层都由一种或多种数据结构来支持。正是由于有了这些数据结构，Redis 在存储与读取上的速度才不受阻碍。这些数据结构有什么特别的地方，各位看官接着往下看：

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一、简单动态字符串

这个名词可能你不熟悉，换成 SDS 确定就知道了。这是用来处理字符串的。了解 C 语言的都知道，它是有处理字符串方法的。而 Redis 就是 C 语言实现的，那为何还要重复造轮子？咱们从如下几点来看：

（1）字符串长度处理

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这个图是字符串在 C 语言中的存储方式，想要获取 「Redis」的长度，须要从头开始遍历，直到遇到 '0' 为止。

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Redis 中怎么操做呢？用一个 len 字段记录当前字符串的长度。想要获取长度只须要获取 len 字段便可。你看，差距不言自明。前者遍历的时间复杂度为 O(n)，Redis 中 O(1) 就能拿到，速度明显提高。

（2）内存从新分配

C 语言中涉及到修改字符串的时候会从新分配内存。修改地越频繁，内存分配也就越频繁。而内存分配是会消耗性能的，那么性能降低在所不免。

而 Redis 中会涉及到字符串频繁的修改操做，这种内存分配方式显然就不适合了。因而 SDS 实现了两种优化策略：

• 空间预分配

对 SDS 修改及空间扩充时，除了分配所必须的空间外，还会额外分配未使用的空间。

具体分配规则是这样的：SDS 修改后，len 长度小于 1M，那么将会额外分配与 len 相同长度的未使用空间。若是修改后长度大于 1M，那么将分配1M的使用空间。

• 惰性空间释放

固然，有空间分配对应的就有空间释放。

SDS 缩短时，并不会回收多余的内存空间，而是使用 free 字段将多出来的空间记录下来。若是后续有变动操做，直接使用 free 中记录的空间，减小了内存的分配。

（3）二进制安全

你已经知道了 Redis 能够存储各类数据类型，那么二进制数据确定也不例外。但二进制数据并非规则的字符串格式，可能会包含一些特殊的字符，好比 '0' 等。

前面咱们提到过，C 中字符串遇到 '0' 会结束，那 '0' 以后的数据就读取不上了。但在 SDS 中，是根据 len 长度来判断字符串结束的。

看，二进制安全的问题就解决了。

二、双端链表

列表 List 更可能是被看成队列或栈来使用的。队列和栈的特性一个先进先出，一个先进后出。双端链表很好的支持了这些特性。

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- 双端链表 -

（1）先后节点

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链表里每一个节点都带有两个指针，prev 指向前节点，next 指向后节点。这样在时间复杂度为 O(1) 内就能获取到先后节点。

（2）头尾节点

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你可能注意到了，头节点里有 head 和 tail 两个参数，分别指向头节点和尾节点。这样的设计可以对双端节点的处理时间复杂度降至 O(1) ，对于队列和栈来讲再适合不过。同时链表迭代时从两端均可以进行。

（3）链表长度

头节点里同时还有一个参数 len，和上边提到的 SDS 里相似，这里是用来记录链表长度的。所以获取链表长度时不用再遍历整个链表，直接拿到 len 值就能够了，这个时间复杂度是 O(1)。

你看，这些特性都下降了 List 使用时的时间开销。

三、压缩列表

双端链表咱们已经熟悉了。不知道你有没有注意到一个问题：若是在一个链表节点中存储一个小数据，好比一个字节。那么对应的就要保存头节点，先后指针等额外的数据。

这样就浪费了空间，同时因为反复申请与释放也容易致使内存碎片化。这样内存的使用效率就过低了。

因而，压缩列表上场了！

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它是通过特殊编码，专门为了提高内存使用效率设计的。全部的操做都是经过指针与解码出来的偏移量进行的。

而且压缩列表的内存是连续分配的，遍历的速度很快。

四、字典

Redis 做为 K-V 型数据库，全部的键值都是用字典来存储的。

平常学习中使用的字典你应该不会陌生，想查找某个词经过某个字就能够直接定位到，速度很是快。这里所说的字典原理上是同样的，经过某个 key 能够直接获取到对应的value。

字典又称为哈希表，这点没什么可说的。哈希表的特性你们都很清楚，可以在 O(1) 时间复杂度内取出和插入关联的值。

五、跳跃表

做为 Redis 中特有的数据结构-跳跃表，其在链表的基础上增长了多级索引来提高查找效率。

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这是跳跃表的简单原理图，每一层都有一条有序的链表，最底层的链表包含了全部的元素。这样跳跃表就能够支持在 O(logN) 的时间复杂度里查找到对应的节点。

下面这张是跳表真实的存储结构，和其它数据结构同样，都在头节点里记录了相应的信息，减小了一些没必要要的系统开销。

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合理的数据编码

对于每一种数据类型来讲，底层的支持多是多种数据结构，何时使用哪一种数据结构，这就涉及到了编码转化的问题。

那咱们就来看看，不一样的数据类型是如何进行编码转化的：

String：存储数字的话，采用int类型的编码，若是是非数字的话，采用 raw 编码；

List：字符串长度及元素个数小于必定范围使用 ziplist 编码，任意条件不知足，则转化为 linkedlist 编码；

Hash：hash 对象保存的键值对内的键和值字符串长度小于必定值及键值对；

Set：保存元素为整数及元素个数小于必定范围使用 intset 编码，任意条件不知足，则使用 hashtable 编码；

Zset：zset 对象中保存的元素个数小于及成员长度小于必定值使用 ziplist 编码，任意条件不知足，则使用 skiplist 编码。

合适的线程模型

Redis 快的缘由还有一个是由于使用了合适的线程模型：

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一、I/O多路复用模型

• I/O ：网络 I/O
• 多路：多个 TCP 链接
• 复用：共用一个线程或进程

生产环境中的使用，一般是多个客户端链接 Redis，而后各自发送命令至 Redis 服务器，最后服务端处理这些请求返回结果。

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应对大量的请求，Redis 中使用 I/O 多路复用程序同时监听多个套接字，并将这些事件推送到一个队列里，而后逐个被执行。最终将结果返回给客户端。

二、避免上下文切换

你必定据说过，Redis 是单线程的。那么单线程的 Redis 为何会快呢？

由于多线程在执行过程当中须要进行 CPU 的上下文切换，这个操做比较耗时。Redis 又是基于内存实现的，对于内存来讲，没有上下文切换效率就是最高的。屡次读写都在一个CPU 上，对于内存来讲就是最佳方案。

三、单线程模型

顺便提一下，为何 Redis 是单线程的

Redis 中使用了 Reactor 单线程模型，你可能对它并不熟悉。不要紧，只须要大概了解一下便可。

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这张图里，接收到用户的请求后，所有推送到一个队列里，而后交给文件事件分派器，而它是单线程的工做方式。Redis 又是基于它工做的，因此说 Redis 是单线程的。

总结

基于内存实现

• 数据都存储在内存里，减小了一些没必要要的 I/O 操做，操做速率很快。

高效的数据结构

• 底层多种数据结构支持不一样的数据类型，支持 Redis 存储不一样的数据；
• 不一样数据结构的设计，使得数据存储时间复杂度降到最低。

合理的数据编码

• 根据字符串的长度及元素的个数适配不一样的编码格式。

合适的线程模型

• I/O 多路复用模型同时监听客户端链接；
• 单线程在执行过程当中不须要进行上下文切换，减小了耗时。

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