作者|萊烏

作為一名服務端工程師，工作中你肯定和 Redis 打過交道。Redis?為什么快，這點想必你也知道，至少為了面試也做過準備。很多人知道 Redis?快僅僅因為它是基于內(nèi)存實現(xiàn)的，對于其它原因倒是模棱兩可。

那么今天就和小萊一起看看：

- 思維導圖 -

這點在一開始就提到過了，這里再簡單說說。

Redis 是基于內(nèi)存的數(shù)據(jù)庫，那不可避免的就要與磁盤數(shù)據(jù)庫做對比。對于磁盤數(shù)據(jù)庫來說，是需要將數(shù)據(jù)讀取到內(nèi)存里的，這個過程會受到磁盤 I/O 的限制。

而對于內(nèi)存數(shù)據(jù)庫來說，本身數(shù)據(jù)就存在于內(nèi)存里，也就沒有了這方面的開銷。

Redis 中有多種數(shù)據(jù)類型，每種數(shù)據(jù)類型的底層都由一種或多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來支持。正是因為有了這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，Redis 在存儲與讀取上的速度才不受阻礙。這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有什么特別的地方，各位看官接著往下看：

1、簡單動態(tài)字符串

這個名詞可能你不熟悉，換成 SDS 肯定就知道了。這是用來處理字符串的。了解 C 語言的都知道，它是有處理字符串方法的。而 Redis 就是 C 語言實現(xiàn)的，那為什么還要重復造輪子？我們從以下幾點來看：

（1）字符串長度處理

這個圖是字符串在 C 語言中的存儲方式，想要獲取 「Redis」的長度，需要從頭開始遍歷，直到遇到 '\0' 為止。

Redis 中怎么操作呢？用一個 len 字段記錄當前字符串的長度。想要獲取長度只需要獲取 len 字段即可。你看，差距不言自明。前者遍歷的時間復雜度為 O(n)，Redis 中 O(1)?就能拿到，速度明顯提升。

（2）內(nèi)存重新分配

C 語言中涉及到修改字符串的時候會重新分配內(nèi)存。修改地越頻繁，內(nèi)存分配也就越頻繁。而內(nèi)存分配是會消耗性能的，那么性能下降在所難免。

而 Redis 中會涉及到字符串頻繁的修改操作，這種內(nèi)存分配方式顯然就不適合了。于是?SDS?實現(xiàn)了兩種優(yōu)化策略：

• 空間預分配

對 SDS 修改及空間擴充時，除了分配所必須的空間外，還會額外分配未使用的空間。

具體分配規(guī)則是這樣的：SDS 修改后，len 長度小于 1M，那么將會額外分配與 len 相同長度的未使用空間。如果修改后長度大于 1M，那么將分配1M的使用空間。

• 惰性空間釋放

當然，有空間分配對應的就有空間釋放。

SDS 縮短時，并不會回收多余的內(nèi)存空間，而是使用 free 字段將多出來的空間記錄下來。如果后續(xù)有變更操作，直接使用 free 中記錄的空間，減少了內(nèi)存的分配。

（3）二進制安全

你已經(jīng)知道了 Redis 可以存儲各種數(shù)據(jù)類型，那么二進制數(shù)據(jù)肯定也不例外。但二進制數(shù)據(jù)并不是規(guī)則的字符串格式，可能會包含一些特殊的字符，比如 '\0' 等。

前面我們提到過，C 中字符串遇到?'\0'?會結(jié)束，那 '\0'?之后的數(shù)據(jù)就讀取不上了。但在 SDS 中，是根據(jù) len 長度來判斷字符串結(jié)束的。

看，二進制安全的問題就解決了。

2、雙端鏈表

列表 List 更多是被當作隊列或棧來使用的。隊列和棧的特性一個先進先出，一個先進后出。雙端鏈表很好的支持了這些特性。

- 雙端鏈表?-

（1）前后節(jié)點

鏈表里每個節(jié)點都帶有兩個指針，prev 指向前節(jié)點，next 指向后節(jié)點。這樣在時間復雜度為?O(1)?內(nèi)就能獲取到前后節(jié)點。

（2）頭尾節(jié)點

你可能注意到了，頭節(jié)點里有 head 和 tail 兩個參數(shù)，分別指向頭節(jié)點和尾節(jié)點。這樣的設(shè)計能夠?qū)﹄p端節(jié)點的處理時間復雜度降至?O(1)?，對于隊列和棧來說再適合不過。同時鏈表迭代時從兩端都可以進行。

（3）鏈表長度

頭節(jié)點里同時還有一個參數(shù) len，和上邊提到的 SDS 里類似，這里是用來記錄鏈表長度的。因此獲取鏈表長度時不用再遍歷整個鏈表，直接拿到 len 值就可以了，這個時間復雜度是?O(1)。

你看，這些特性都降低了 List 使用時的時間開銷。

3、壓縮列表

雙端鏈表我們已經(jīng)熟悉了。不知道你有沒有注意到一個問題：如果在一個鏈表節(jié)點中存儲一個小數(shù)據(jù)，比如一個字節(jié)。那么對應的就要保存頭節(jié)點，前后指針等額外的數(shù)據(jù)。

這樣就浪費了空間，同時由于反復申請與釋放也容易導致內(nèi)存碎片化。這樣內(nèi)存的使用效率就太低了。

于是，壓縮列表上場了！

它是經(jīng)過特殊編碼，專門為了提升內(nèi)存使用效率設(shè)計的。所有的操作都是通過指針與解碼出來的偏移量進行的。

并且壓縮列表的內(nèi)存是連續(xù)分配的，遍歷的速度很快。

4、字典

Redis 作為 K-V 型數(shù)據(jù)庫，所有的鍵值都是用字典來存儲的。

日常學習中使用的字典你應該不會陌生，想查找某個詞通過某個字就可以直接定位到，速度非?？?。這里所說的字典原理上是一樣的，通過某個 key 可以直接獲取到對應的value。

字典又稱為哈希表，這點沒什么可說的。哈希表的特性大家都很清楚，能夠在?O(1)?時間復雜度內(nèi)取出和插入關(guān)聯(lián)的值。

5、跳躍表

作為 Redis 中特有的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)-跳躍表，其在鏈表的基礎(chǔ)上增加了多級索引來提升查找效率。

這是跳躍表的簡單原理圖，每一層都有一條有序的鏈表，最底層的鏈表包含了所有的元素。這樣跳躍表就可以支持在?O(logN)?的時間復雜度里查找到對應的節(jié)點。

下面這張是跳表真實的存儲結(jié)構(gòu)，和其它數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)一樣，都在頭節(jié)點里記錄了相應的信息，減少了一些不必要的系統(tǒng)開銷。

對于每一種數(shù)據(jù)類型來說，底層的支持可能是多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，什么時候使用哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，這就涉及到了編碼轉(zhuǎn)化的問題。

那我們就來看看，不同的數(shù)據(jù)類型是如何進行編碼轉(zhuǎn)化的：

String：存儲數(shù)字的話，采用int類型的編碼，如果是非數(shù)字的話，采用 raw 編碼；

List：字符串長度及元素個數(shù)小于一定范圍使用 ziplist 編碼，任意條件不滿足，則轉(zhuǎn)化為 linkedlist 編碼；

Hash：hash 對象保存的鍵值對內(nèi)的鍵和值字符串長度小于一定值及鍵值對；

Set：保存元素為整數(shù)及元素個數(shù)小于一定范圍使用 intset 編碼，任意條件不滿足，則使用 hashtable 編碼；

Zset：zset 對象中保存的元素個數(shù)小于及成員長度小于一定值使用 ziplist 編碼，任意條件不滿足，則使用 skiplist 編碼。

Redis 快的原因還有一個是因為使用了合適的線程模型：

1、I/O多路復用模型

• I/O ：網(wǎng)絡 I/O

• 多路：多個 TCP 連接
  

• 復用：共用一個線程或進程

生產(chǎn)環(huán)境中的使用，通常是多個客戶端連接 Redis，然后各自發(fā)送命令至 Redis 服務器，最后服務端處理這些請求返回結(jié)果。

應對大量的請求，Redis 中使用?I/O 多路復用程序同時監(jiān)聽多個套接字，并將這些事件推送到一個隊列里，然后逐個被執(zhí)行。最終將結(jié)果返回給客戶端。

2、避免上下文切換

你一定聽說過，Redis 是單線程的。那么單線程的 Redis 為什么會快呢？

因為多線程在執(zhí)行過程中需要進行 CPU 的上下文切換，這個操作比較耗時。Redis 又是基于內(nèi)存實現(xiàn)的，對于內(nèi)存來說，沒有上下文切換效率就是最高的。多次讀寫都在一個CPU 上，對于內(nèi)存來說就是最佳方案。

3、單線程模型

順便提一下，為什么?Redis 是單線程的。

Redis 中使用了 Reactor 單線程模型，你可能對它并不熟悉。沒關(guān)系，只需要大概了解一下即可。

這張圖里，接收到用戶的請求后，全部推送到一個隊列里，然后交給文件事件分派器，而它是單線程的工作方式。Redis 又是基于它工作的，所以說 Redis 是單線程的。

基于內(nèi)存實現(xiàn)

• 數(shù)據(jù)都存儲在內(nèi)存里，減少了一些不必要的 I/O 操作，操作速率很快。
  

高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

• 底層多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)支持不同的數(shù)據(jù)類型，支持 Redis 存儲不同的數(shù)據(jù)；

• 不同數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的設(shè)計，使得數(shù)據(jù)存儲時間復雜度降到最低。
  

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合理的數(shù)據(jù)編碼

• 根據(jù)字符串的長度及元素的個數(shù)適配不同的編碼格式。
  

合適的線程模型

• I/O 多路復用模型同時監(jiān)聽客戶端連接；

• 單線程在執(zhí)行過程中不需要進行上下文切換，減少了耗時。
  

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