面试：Redis为何快呢？查询为什么会变慢呢？

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在实际开发，Redis使用会频繁，那么在使用过程当中咱们该如何正确抉择数据类型呢？哪些场景下适用哪些数据类型。并且在面试中也很常会被面试官问到Redis数据结构方面的问题：

• Redis为何快呢？
• 为何查询操做会变慢了？
• Redis Hash rehash过程
• 为何使用哈希表做为Redis的索引

当咱们分析理解了Redis数据结构，能够为了咱们在使用Redis的时候，正确抉择数据类型使用，提高系统性能。

Redis底层数据结构

Redis 是一个内存键值key-value 数据库，且键值对数据保存在内存中，所以Redis基于内存的数据操做，其效率高，速度快；

其中，Key是String类型，Redis 支持的 value 类型包括了 String、List 、 Hash 、 Set 、 Sorted Set 、BitMap等。Redis 可以之因此可以普遍地适用众多的业务场景，基于其多样化类型的value。

而Redis的Value的数据类型是基于为Redis自定义的对象系统redisObject实现的，

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

redisObject除了记录实际数据，还须要额外的内存空间记录数据长度、空间使用等元数据信息，其中包含了 8 字节的元数据和一个 8 字节指针，指针指向具体数据类型的实际数据所在位置：

​

其中，指针指向的就是基于Redis的底层数据结构存储数据的位置，Redis的底层数据结构：SDS，双向链表、跳表，哈希表，压缩列表、整数集合实现的。

那么Redis底层数据结构是怎么实现的呢？

Redis底层数据结构实现

咱们先来看看Redis比较简单的SDS,双向链表，整数集合。

SDS、双向链表和整数集合

SDS，使用len字段记录已使用的字节数，将获取字符串长度复杂度下降为O(1)，并且SDS是惰性释放空间的，你free了空间，系统把数据记录下来下次想用时候可直接使用。不用新申请空间。

整数集合，在内存中分配一块地址连续的空间，数据元素会挨着存放，不须要额外指针带来空间开销，其特色为内存紧凑节省内存空间，查询复杂度为O(1)效率高，其余操做复杂度为O(N)；

双向链表， 在内存上能够为非连续、非顺序空间，经过额外的指针开销前驱/后驱指针串联元素之间的顺序。

其特色为节插入/更新数据复杂度为O(1)效率高，查询复杂度为O(N)；

Hash哈希表

哈希表，其实相似是一个数组，数组的每一个元素称为一个哈希桶，每一个哈希桶中保存了键值对数据，且哈希桶中的元素使用dictEntry结构，

所以，哈希桶元素保存的并非键值对值自己，而是指向具体值的指针，因此在保存每一个键值对的时候会额外空间开销，至少有增长24个字节，特别是Value为String的键值对，每个键值对就须要额外开销24个字节空间。当保存数据小，额外开销比数据还大时，这时为了节省空间，考虑换数据结构。

那来看看全局哈希表全图：

虽然哈希表操做很快，但Redis数据变大后，就会出现一个潜在的风险：哈希表的冲突问题和 rehash开销问题，这能够解释为何哈希表操做变慢了？

当往哈希表中写入更多数据时，哈希冲突是不可避免的问题 ， Redis 解决哈希冲突的方式，就是链式哈希，同一个哈希桶中的多个元素用一个链表来保存，它们之间依次用指针链接，如图所示：

当哈希冲突也会愈来愈多，这就会致使某些哈希冲突链过长，进而致使这个链上的元素查找耗时长，效率下降。

为了解决哈希冲突带了的链过长的问题，进行rehash操做，增长现有的哈希桶数量，分散单桶元素数量。那么rehash过程怎么样执行的呢？

Rehash

为了使rehash 操做更高效，使用两个全局哈希表：哈希表 1 和哈希表 2，具体以下：

• 将哈希表 2 分配更大的空间，
• 把哈希表 1 中的数据从新映射并拷贝到哈希表 2 中；
• 释放哈希表 1 的空间

但因为表1和表2在从新映射复制时数据大，若是一次性把哈希表 1 中的数据都迁移完，会形成 Redis 线程阻塞，没法服务其余请求。

为了不这个问题，保证Redis能正常处理客户端请求，Redis 采用了渐进式 rehash。

每处理一个请求时，从哈希表 1 中依次将索引位置上的全部 entries 拷贝到哈希表 2 中，把一次性大量拷贝的开销，分摊到了屡次处理请求的过程当中，避免了耗时操做，保证了数据的快速访问。

在理解完Hash哈希表相关知识点后，看看不常见的压缩列表和跳表。

压缩列表与跳表

压缩列表，在数组基础上，在压缩列表在表头有三个字段 zlbytes、zltail 和 zllen，分别表示列表长度、列表尾的偏移量和列表中的 entry 个数；压缩列表在表尾还有一个 zlend，表示列表结束。

优势：内存紧凑节省内存空间，内存中分配一块地址连续的空间，数据元素会挨着存放，不须要额外指针带来空间开销；查找定位第一个元素和最后一个元素，能够经过表头三个字段的长度直接定位，复杂度是 O(1)。

跳表 ，在链表的基础上，增长了多级索引，经过索引位置的几个跳转，实现数据的快速定位，以下图所示：

好比查询33

特色：当数据量很大时，跳表的查找复杂度为O(logN)。

综上所述，能够得知底层数据结构的时间复杂度：

数据结构类型	时间复杂度
哈希表	O(1)
整数数组	O(N)
双向链表	O(N)
压缩列表	O(N)
跳表	O(logN)

Redis自定义的对象系统类型即为Redis的Value的数据类型，Redis的数据类型是基于底层数据结构实现的，那数据类型有哪些呢？

Redis数据类型

String、List、Hash、Sorted Set、Set比较常见的类型，其与底层数据结构对应关系以下：

数据类型	数据结构
String	SDS(简单动态字符串)
List	双向链表 压缩列表
Hash	压缩列表<br/>哈希表
Sorted Set	压缩列表<br/>跳表
Set	哈希表<br/>整数数组

数据类型对应特色跟其实现的底层数据结构差很少，性质也是同样的,且

String，基于SDS实现，适用于简单key-value存储、setnx key value实现分布式锁、计数器(原子性)、分布式全局惟一ID。

List， 按照元素进入List 的顺序进行排序的，遵循FIFO(先进先出)规则，通常使用在 排序统计以及简单的消息队列。

Hash， 是字符串key和字符串value之间的映射，十分适合用来表示一个对象信息 ，特色添加和删除操做复杂度都是O(1)。

Set，是String 类型元素的无序集合，集合成员是惟一的，这就意味着集合中不能出现重复的数据。 基于哈希表实现的，因此添加，删除，查找的复杂度都是 O(1)。

Sorted Set， 是Set的类型的升级， 不一样的是每一个元素都会关联一个 double 类型的分数，经过分数排序，能够范围查询。

那咱们再来看看这些数据类型，Redis Geo、HyperLogLog、BitMap？

Redis Geo， 将地球看做为近似为球体，基于GeoHash 将二维的经纬度转换成字符串，来实现位置的划分跟指定距离的查询。特色通常使用在跟位置有关的应用。

HyperLogLog， 是一种几率数据结构，它使用几率算法来统计集合的近似基数 ， 错误率大概在0.81%。 当集合元素数量很是多时，它计算基数所需的空间老是固定的，并且还很小，适合使用作 UV 统计。

BitMap ，用一个比特位来映射某个元素的状态， 只有 0 和 1 两种状态，很是典型的二值状态，且其自己是用 String 类型做为底层数据结构实现的一种统计二值状态的数据类型 ，优点大量节省内存空间，但是使用在二值统计场景。

在理解上述知识后，咱们接下来讨论一下根据哪些策略选择相对应的应用场景下的Redis数据类型？

选择合适的Redis数据类型策略

在实际开发应用中，Redis能够适用于众多的业务场景，但咱们须要怎么选择数据类型存储呢？

主要依据就是时间/空间复杂度，在实际的开发中能够考虑如下几个点：

• 数据量，数据自己大小
• 集合类型统计模式
• 支持单点查询/范围查询
• 特殊使用场景

数据量，数据自己大小

当数据量比较大，数据自己比较小，使用String就会使用额外的空间大大增长，由于使用哈希表保存键值对，使用dictEntry结构保存，会致使保存每一个键值对时额外保存dictEntry的三个指针的开销，这样就会致使数据自己小于额外空间开销，最终会致使存储空间数据大小远大于本来数据存储大小。

可使用基于整数数组和压缩列表实现了 List、Hash 和 Sorted Set ，由于整数数组和压缩列表在内存中都是分配一块地址连续的空间，而后把集合中的元素一个接一个地放在这块空间内，很是紧凑，不用再经过额外的指针把元素串接起来，这就避免了额外指针带来的空间开销。并且采用集合类型时，一个 key 就对应一个集合的数据，能保存的数据多了不少，但也只用了一个 dictEntry，这样就节省了内存。

集合类型统计模式

Redis集合类型统计模式常见的有：

• 聚合统计（ 交集、差集、并集统计 ）： 对多个集合进行聚合计算时，能够选择Set；
• 排序统计（要求集合类型能对元素保序）： Redis中List 和 Sorted Set是有序集合，List是按照元素进入 List 的顺序进行排序的，Sorted Set 能够根据元素的权重来排序；
• 二值状态统计（ 集合元素的取值就只有 0 和 1 两种 ）：Bitmap 自己是用 String 类型做为底层数据结构实现的一种统计二值状态的数据类型 ， Bitmap经过 BITOP 按位 与、或、异或的操做后使用 BITCOUNT 统计 1 的个数。
• 基数统计（ 统计一个集合中不重复的元素的个数 ）：HyperLogLog 是一种用于统计基数的数据集合类型 ，统计结果是有必定偏差的，标准误算率是 0.81% 。须要精确统计结果的话，用 Set 或 Hash 类型。

Set类型，适用统计用户/好友/关注/粉丝/感兴趣的人集合聚合操做，好比

• 统计手机APP天天的新增用户数
• 两个用户的共同好友

Redis中List 和 Sorted Set是有序集合，使用应对集合元素排序需求 ，好比

• 最新评论列表
• 排行榜

Bitmap二值状态统计，适用数据量大，且可使用二值状态表示的统计，好比：

• 签到打卡，当天用户签到数
• 用户周活跃
• 用户在线状态

HyperLogLog 是一种用于统计基数的数据集合类型， 统计一个集合中不重复的元素个数 ，好比

• 统计网页的 UV ， 一个用户一天内的屡次访问只能算做一次

支持单点查询/范围查询

Redis中List 和 Sorted Set是有序集合支持范围查询，可是Hash是不支持范围查询的

特殊使用场景

消息队列，使用Redis做为消息队列的实现，要消息的基本要求消息保序、处理重复的消息和保证消息可靠性，方案有以下：

• 基于 List 的消息队列解决方案
• 基于 Streams 的消息队列解决方案

	基于List	基于Strems
消息保序	使用LPUSH/RPOP	使用XADD/XREAD
阻塞读取	使用BRPOP	使用XREAD block
重复消息处理	生产者自行实现全局惟一ID	Streams自动生成全局惟一ID
消息可靠性	使用BRPOPLPUSH	使用PENDING List自动留存消息
适用场景	消息总量小	消息总量大，须要消费组形式读取数据

基于位置 LBS 服务，使用Redis的特定GEO数据类型实现，GEO 能够记录经纬度形式的地理位置信息，被普遍地应用在 LBS 服务中。 好比:打车软件是怎么基于位置提供服务的。

总结

Redis之因此那么快，是由于其基于内存的数据操做和使用Hash哈希表做为索引，其效率高，速度快，并且得益于其底层数据多样化使得其能够适用于众多场景，不一样场景中选择合适的数据类型能够提高其查询性能。

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