大廠經(jīng)典面試題：Redis為什么這么快？

前言

我們都知道Redis很快，它QPS可達10萬（每秒請求數(shù)）。Redis為什么這么快呢,本文將跟大家一起學習。

基于內存實現(xiàn)

我們都知道內存讀寫是比磁盤讀寫快很多的。Redis是基于內存存儲實現(xiàn)的數(shù)據(jù)庫，相對于數(shù)據(jù)存在磁盤的數(shù)據(jù)庫，就省去磁盤磁盤I/O的消耗。MySQL等磁盤數(shù)據(jù)庫，需要建立索引來加快查詢效率，而Redis數(shù)據(jù)存放在內存，直接操作內存，所以就很快。

高效的數(shù)據(jù)結構

我們知道，MySQL索引為了提高效率，選擇了B+樹的數(shù)據(jù)結構。其實合理的數(shù)據(jù)結構，就是可以讓你的應用/程序更快。先看下Redis的數(shù)據(jù)結構&內部編碼圖：

SDS簡單動態(tài)字符串

struct sdshdr { //SDS簡單動態(tài)字符串
    int len;    //記錄buf中已使用的空間
    int free;   // buf中空閑空間長度
    char buf[]; //存儲的實際內容
}

字符串長度處理

在C語言中，要獲取撿田螺的小男孩這個字符串的長度，需要從頭開始遍歷，復雜度為O（n）; 在Redis中， 已經(jīng)有一個len字段記錄當前字符串的長度啦，直接獲取即可，時間復雜度為O(1)。

減少內存重新分配的次數(shù)

在C語言中，修改一個字符串，需要重新分配內存，修改越頻繁，內存分配就越頻繁，而分配內存是會消耗性能的。而在Redis中，SDS提供了兩種優(yōu)化策略：空間預分配和惰性空間釋放。

空間預分配

當SDS簡單動態(tài)字符串修改和空間擴充時，除了分配必需的內存空間，還會額外分配未使用的空間。分配規(guī)則是醬紫的：

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• SDS修改后，len的長度小于1M，那么將額外分配與len相同長度的未使用空間。比如len=100，重新分配后，buf 的實際長度會變?yōu)?00(已使用空間)+100(額外空間)+1(空字符)=201。
• SDS修改后, len長度大于1M，那么程序將分配1M的未使用空間。

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惰性空間釋放

當SDS縮短時，不是回收多余的內存空間，而是用free記錄下多余的空間。后續(xù)再有修改操作，直接使用free中的空間，減少內存分配。

哈希

Redis 作為一個K-V的內存數(shù)據(jù)庫，它使用用一張全局的哈希來保存所有的鍵值對。這張哈希表，有多個哈希桶組成，哈希桶中的entry元素保存了*key和*value指針，其中*key指向了實際的鍵，*value指向了實際的值。

哈希表查找速率很快的，有點類似于Java中的HashMap，它讓我們在O(1) 的時間復雜度快速找到鍵值對。首先通過key計算哈希值，找到對應的哈希桶位置，然后定位到entry，在entry找到對應的數(shù)據(jù)。

有些小伙伴可能會有疑問：你往哈希表中寫入大量數(shù)據(jù)時，不是會遇到哈希沖突問題嘛，那效率就會降下來啦。

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哈希沖突： 通過不同的key，計算出一樣的哈希值，導致落在同一個哈希桶中。

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Redis為了解決哈希沖突，采用了鏈式哈希。鏈式哈希是指同一個哈希桶中，多個元素用一個鏈表來保存，它們之間依次用指針連接。

有些小伙伴可能還會有疑問：哈希沖突鏈上的元素只能通過指針逐一查找再操作。當往哈希表插入數(shù)據(jù)很多，沖突也會越多，沖突鏈表就會越長，那查詢效率就會降低了。

為了保持高效，Redis 會對哈希表做rehash操作，也就是增加哈希桶，減少沖突。為了rehash更高效，Redis還默認使用了兩個全局哈希表，一個用于當前使用，稱為主哈希表，一個用于擴容，稱為備用哈希表。

跳躍表

跳躍表是Redis特有的數(shù)據(jù)結構，它其實就是在鏈表的基礎上，增加多級索引，以提高查找效率。跳躍表的簡單原理圖如下:

• 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。
• 跳躍表支持平均 O（logN）,最壞 O（N）復雜度的節(jié)點查找，還可以通過順序性操作批量處理節(jié)點。

壓縮列表ziplist

壓縮列表ziplist是列表鍵和字典鍵的的底層實現(xiàn)之一。它是由一系列特殊編碼的內存塊構成的列表， 一個ziplist可以包含多個entry， 每個entry可以保存一個長度受限的字符數(shù)組或者整數(shù)，如下：

• zlbytes ：記錄整個壓縮列表占用的內存字節(jié)數(shù)
• zltail: 尾節(jié)點至起始節(jié)點的偏移量
• zllen : 記錄整個壓縮列表包含的節(jié)點數(shù)量
• entryX: 壓縮列表包含的各個節(jié)點
• zlend : 特殊值0xFF(十進制255)，用于標記壓縮列表末端

由于內存是連續(xù)分配的，所以遍歷速度很快。。

合理的數(shù)據(jù)編碼

Redis支持多種數(shù)據(jù)基本類型，每種基本類型對應不同的數(shù)據(jù)結構，每種數(shù)據(jù)結構對應不一樣的編碼。為了提高性能，Redis設計者總結出，數(shù)據(jù)結構最適合的編碼搭配。

Redis是使用對象（redisObject）來表示數(shù)據(jù)庫中的鍵值，當我們在 Redis 中創(chuàng)建一個鍵值對時，至少創(chuàng)建兩個對象，一個對象是用做鍵值對的鍵對象，另一個是鍵值對的值對象。

//關注公眾號：撿田螺的小男孩
typedef struct redisObject{
    //類型
   unsigned type:4;
   //編碼
   unsigned encoding:4;
   //指向底層數(shù)據(jù)結構的指針
   void *ptr;
    //...
 }robj;

redisObject中，type 對應的是對象類型，包含String對象、List對象、Hash對象、Set對象、zset對象。encoding 對應的是編碼。

• String：如果存儲數(shù)字的話，是用int類型的編碼;如果存儲非數(shù)字，小于等于39字節(jié)的字符串，是embstr；大于39個字節(jié)，則是raw編碼。
• List：如果列表的元素個數(shù)小于512個，列表每個元素的值都小于64字節(jié)（默認），使用ziplist編碼，否則使用linkedlist編碼
• Hash：哈希類型元素個數(shù)小于512個，所有值小于64字節(jié)的話，使用ziplist編碼,否則使用hashtable編碼。
• Set：如果集合中的元素都是整數(shù)且元素個數(shù)小于512個，使用intset編碼，否則使用hashtable編碼。
• Zset：當有序集合的元素個數(shù)小于128個，每個元素的值小于64字節(jié)時，使用ziplist編碼，否則使用skiplist（跳躍表）編碼

合理的線程模型

單線程模型：避免了上下文切換

Redis是單線程的，其實是指Redis的網(wǎng)絡IO和鍵值對讀寫是由一個線程來完成的。但Redis的其他功能，比如持久化、異步刪除、集群數(shù)據(jù)同步等等，實際是由額外的線程執(zhí)行的。

Redis的單線程模型，避免了CPU不必要的上下文切換和競爭鎖的消耗。也正因為是單線程，如果某個命令執(zhí)行過長（如hgetall命令），會造成阻塞。Redis是面向快速執(zhí)行場景的內存數(shù)據(jù)庫，所以要慎用如lrange和smembers、hgetall等命令。

什么是上下文切換？舉個粟子：

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• 比如你在看一本英文小說，你看到某一頁，發(fā)現(xiàn)有個單詞不會讀，你加了個書簽，然后去查字典。查完字典后，你回來從書簽那里繼續(xù)開始讀，這個流程就很舒暢。
• 如果你一個人讀這本書，肯定沒啥問題。但是如果你去查字典的時候，別的小伙伴翻了一下你的書，然后溜了。你再回來看的時候，發(fā)現(xiàn)書不是你看的那一頁了，你得花時間找到你的那一頁。
• 一本書，你一個人怎么看怎么打標簽都沒事，但是人多了翻來翻去，這本書各種標記就很亂了?？赡苓@個解釋很粗糙，但是道理應該是一樣的。

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I/O 多路復用

什么是I/O多路復用？

• I/O ：網(wǎng)絡 I/O
• 多路 ：多個網(wǎng)絡連接
• 復用：復用同一個線程。
• IO多路復用其實就是一種同步IO模型，它實現(xiàn)了一個線程可以監(jiān)視多個文件句柄；一旦某個文件句柄就緒，就能夠通知應用程序進行相應的讀寫操作；而沒有文件句柄就緒時,就會阻塞應用程序，交出cpu。

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多路I/O復用技術可以讓單個線程高效的處理多個連接請求，而Redis使用用epoll作為I/O多路復用技術的實現(xiàn)。并且Redis自身的事件處理模型將epoll中的連接、讀寫、關閉都轉換為事件，不在網(wǎng)絡I/O上浪費過多的時間。

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虛擬內存機制

Redis直接自己構建了VM機制 ，不會像一般的系統(tǒng)會調用系統(tǒng)函數(shù)處理，會浪費一定的時間去移動和請求。

Redis的虛擬內存機制是啥呢？

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虛擬內存機制就是暫時把不經(jīng)常訪問的數(shù)據(jù)(冷數(shù)據(jù))從內存交換到磁盤中，從而騰出寶貴的內存空間用于其它需要訪問的數(shù)據(jù)(熱數(shù)據(jù))。通過VM功能可以實現(xiàn)冷熱數(shù)據(jù)分離，使熱數(shù)據(jù)仍在內存中、冷數(shù)據(jù)保存到磁盤。這樣就可以避免因為內存不足而造成訪問速度下降的問題。

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