揭秘Redis速度之谜：一探究竟为何其性能表现如此卓越！
引子
在当今数字化时代，数据的存储与检索速度成为了技术领域的一大挑战。在这个领域里，Redis犹如一颗闪电般的明星，以其惊人的速度和高效的性能，成为了许多开发者和企业的首选。但究竟是什么让Redis如此之快？是其内存存储方式？还是其优秀的数据结构设计？或许是其高度优化的底层实现？让我们一起深入探索，解开Redis背后的神秘面纱，探寻它之所以能如此快速的奥秘。
五大原因
在大多数人的认知中，Redis之所以快速，通常归因于其基于内存、单线程以及多路复用的特性。然而，这些只是Redis速度之快的表面原因，其背后有更深层次的机制支撑着它的高效性。Redis之所以如此迅速，真正的原因可以归结为五个方面：
1.完全基于内存，相比于传统的磁盘存储，内存的读写速度要快得多。
2.采用单线程模型，不仅保证了每条指令的原子性，同时摒弃了多程中昂贵的上下文切换开销与潜在的竞争风险。
3.高效的数据结构，不仅优化了存储和操作效率，还提升了内存使用。
4.采用I/O多路复用技术，结合了epoll事件驱动模型，将读写请求、连接的建立与关闭等关键环节转化为可监听的事件，进而高效管理。
5.全局Hash，渐进式rehash,保证Redis不阻塞。
接下来，我们将逐一解析这四个原因，探究它们如何共同促使Redis表现出卓越的性能。
①完全基于内存
快速的读写速度：内存相比磁盘具有更快的读写速度。内存的数据访问速度通常在纳秒级别，而磁盘则在毫秒级别。因此，将数据存储在内存中可以大大提高读写操作的速度，使得数据能够更快地被检索和处理。
避免了磁盘I/O的瓶颈：传统数据库通常需要将数据从磁盘读入内存进行处理，再写回磁盘。而Redis完全基于内存，避免了这一过程，可以直接在内存中进行数据的读写和计算，从而避免了磁盘I/O的瓶颈，提高了数据处理的效率。
简化了数据结构和算法：由于Redis不需要考虑磁盘存储的复杂性，可以采用更简单、更高效的数据结构和算法。这些数据结构和算法在内存中的操作效率非常高，能够快速地进行查找、插入和删除等操作，进一步提高了数据处理的速度。
②单线程模型
避免了多线程的上下文切换开销：多线程模型在并发处理时需要频繁进行线程的切换，这涉及到保存和恢复线程上下文的开销，尤其在高并发场景下，这种开销会变得非常显著。而Redis采用单线程模型，避免了这种上下文切换的开销，从而提高了系统的性能和吞吐量。
保证了每条指令的原子性：在多线程模型中，如果不加锁或者使用不当可能会导致数据竞争和并发安全性问题。而Redis的单线程模型可以确保每条指令的原子性，不会出现并发安全性问题，简化了并发编程的复杂度。
减少了竞争风险：在多线程模型中，不同线程之间可能会竞争共享资源，导致竞态条件的发生。而Redis的单线程模型只有一个执行线程，避免了多线程之间的竞争，从而减少了竞争风险，提高了系统的稳定性和可靠性。
更容易实现优化和调试：单线程模型相对于多线程模型来说，实现起来更加简单，调试和优化也更容易。因为只有一个执行线程，所以不需要考虑线程之间的同步和通信，降低了系统的复杂度，提高了开发效率。
③高效数据结构
优化存储和操作效率：Redis选择了特定的数据结构，如哈希表、链表、有序集合等，这些数据结构在内存中的存储和操作效率非常高。例如，哈希表可以实现快速的键值查找，链表可以实现快速的插入和删除，有序集合可以实现快速的范围查询等。通过选择合适的数据结构，Redis能够最大程度地优化存储和操作效率，从而提高数据处理的速度。
提升内存使用效率：Redis的数据结构设计非常精巧，可以最大程度地提升内存的使用效率。例如，Redis的列表数据结构可以实现压缩列表和双向链表两种形式，根据实际情况选择合适的存储方式，节省内存空间。而有序集合数据结构可以实现跳表和压缩列表两种形式，根据实际需求选择合适的数据结构，进一步提高内存的使用效率。
降低数据操作的复杂度：Redis的数据结构设计非常灵活和简洁，能够有效降低数据操作的复杂度。例如，Redis的集合数据结构可以实现并集、交集、差集等集合运算，而不需要开发者手动编写复杂的算法。这样可以减少开发工作量，提高开发效率，同时也能够降低数据操作的时间复杂度，进一步提高速度。
数据结构：
基础数据结构：
Ⅰ.String字符串: 用于存储字符串值。
Ⅱ.List列表: 内部是一个链表，可存储有序的字符串列表。
Ⅲ.Hash表: 内部是一个哈希表，用于存储字段-值对。
Ⅳ.Set集合: 内部是一个哈希表，存储唯一的字符串值，无序。
Ⅴ.ZSet或Sorted Set有序集合： 内部是一个跳表和哈希表结合，存储带有分数的字符串成员，按分数排序。
底层数据结构：
Ⅰ. String字符串：底层数据结构是简单动态字符串（SDS），支持高效的字符串操作。
Ⅱ. List列表：底层数据结构是双端列表和压缩列表，可以快速地在两端进行插入和删除操作。
Ⅲ. Hash表：底层数据结构是压缩列表和哈希表，使用拉链法解决哈希冲突，支持快速的字段-值对存取。
Ⅳ. Set集合：底层数据结构是哈希表和整数数组，存储唯一的字符串值，支持快速的添加、删除和查找操作。
Ⅴ. ZSet或Sorted Set有序集合：底层数据结构是跳表和压缩表，通过跳表实现有序性，通过压缩表实现快速的成员查找。
④I/O多路复用
高效地管理多个客户端连接：I/O多路复用技术允许Redis在单个线程中同时监听多个客户端连接上的事件，如读取、写入等。通过这种方式，Redis能够高效地管理大量的客户端连接，而不需要为每个连接创建一个线程，从而节省了线程管理的开销。
减少系统资源的占用：相比于为每个客户端连接创建一个线程，采用I/O多路复用技术能够大幅减少系统资源的占用。线程的创建和销毁都需要消耗额外的系统资源，而使用单线程加上I/O多路复用技术可以避免这种资源浪费，从而提高系统的整体性能。
降低上下文切换的开销：多线程模型中，线程之间的切换需要保存和恢复线程的上下文，这涉及到CPU寄存器的保存和恢复、内存的切换等操作，而这些操作会带来较大的开销。而Redis使用单线程加上I/O多路复用技术，可以避免这种上下文切换的开销，提高系统的运行效率。
简化代码的编写和维护：使用I/O多路复用技术可以大大简化代码的编写和维护。相比于多线程模型，单线程加上I/O多路复用技术的代码更加简洁清晰，不需要考虑线程同步、线程间通信等复杂的并发问题，降低了开发和维护的难度。
总结：
Redis客户端与服务端的交互流程通常涉及以下步骤：
1.命令打包与传输 - 客户端（如Redis客户端库）会将命令按照Redis协议格式化成字符串序列，通过Socket发送至服务端。
2.非阻塞式I/O多路用 - - 客端利用epoll等技术，非塞式I/O多路用，监控多个Socket事件。每个Socket事件（读写、连接请求、响应就绪），而不是主动轮询每个连接。
3.事件回调关联 - 每个Socket关联** 事件都会配对一个回调函数，当Socket准备好读或写时执行该回调，处理逻辑。
4.单程模型处理 服务端 - Redis服务端采用单程模型，线程处理命令，确保指令顺序执行，简化并发控制，处理完后返回结果。
5.响应与多路复用 - 客端使用多路用技术，如epoll，非塞式监控多个Socket事件，能同时处理多个连接事件，每个连接的请求，提高并发处理效率。
归纳：Redis客户端利用多路复用技术，通过Socket与服务端高效交互，实现高并发操作。客户端将指令序列化后通过非阻塞式I/O（如epoll模型）技术，每个Socket事件（指令关联特定的回调函数，当Socket就绪时执行，如读取指令或响应）。服务端单程模型按序处理每条指令，保证操作原子性，完成后通过Socket将响应结果返回客户端。服务端的多路用（epoll）能同时监控处理多个Socket事件，即使在单程中，有效管理多个连接的并发，大幅提升Redis处理请求并发性能，支持大量请求，确保系统在高并发场景下的响应速度和稳定性。
⑤全局Hash
Redis整体都是使用一个全局哈希表来存储所有键值对数据，时间复杂度为O(1),只需要计算每个Key的Hash值就找到对应的Hash位置，定位桶里面的Entry数据就行，这也是Redis之所以快的原因之一。
针对于Hash冲突，Redis采用的是链式Hash来解决。对于扩容，Redis准备了另一个Hash表，分配更大的空间，再使用rehash重新映射旧Hash表上的数据到新Hash表上，这里需要注意的是，映射过程不是一次性的（一次性会造成Redis阻塞，无法对外提供服务），而是渐进式的，即渐进式rehash。
原因总结：
1.完全基于内存，避免和磁盘的I/O交互。
2.单线程处理所有客户端发来的指令，避免线程间切换开销和竞争。
3.使用高效的数据结构，能够优化提高Redis的存储、操作、使用等效率。
4.利用多线程模型解决（从客户端读取数据、回写数据给客户端）之间的网络I/0慢的问题，服务端处理指令仍旧是单线程处理。
5.全局Hash表结构，，等值查询时间复杂度常数级别。
参考文章
levelup.gitconnected.com/4-reasons-w…
Redis高手心法——码哥字节原创
转载自:https://juejin.cn/post/7373490819884335156