作为一名服务端工程师，工作中你必定和 Redis 打过交道。Redis 为什么快，这点想必你也晓得，至多为了面试也做过筹备。很多人晓得 Redis 快仅仅因为它是基于内存实现的，对于其它起因倒是不置可否。
那么明天就和小莱一起看看：
- 思维导图 –
基于内存实现
这点在一开始就提到过了，这里再简略说说。
Redis 是基于内存的数据库，那不可避免的就要与磁盘数据库做比照。对于磁盘数据库来说，是须要将数据读取到内存里的，这个过程会受到磁盘 I/O 的限度。
而对于内存数据库来说，自身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反对。正是因为有了这些数据结构，Redis 在存储与读取上的速度才不受妨碍。这些数据结构有什么特地的中央，各位看官接着往下看：
1、简略动静字符串
这个名词可能你不相熟，换成 SDS 必定就晓得了。这是用来解决字符串的。理解 C 语言的都晓得，它是有解决字符串办法的。而 Redis 就是 C 语言实现的，那为什么还要反复造轮子？咱们从以下几点来看：
（1）字符串长度解决
这个图是字符串在 C 语言中的存储形式，想要获取「Redis」的长度，须要从头开始遍历，直到遇到 ‘0’ 为止。
Redis 中怎么操作呢？用一个 len 字段记录以后字符串的长度。想要获取长度只须要获取 len 字段即可。你看，差距不言自明。前者遍历的工夫复杂度为 O(n)，Redis 中 O(1) 就能拿到，速度显著晋升。
（2）内存重新分配
C 语言中波及到批改字符串的时候会从新分配内存。批改地越频繁，内存调配也就越频繁。而内存调配是会耗费性能的，那么性能降落在劫难逃。
而 Redis 中会波及到字符串频繁的批改操作，这种内存调配形式显然就不适宜了。于是 SDS 实现了两种优化策略：
- 空间预调配
对 SDS 批改及空间裁减时，除了调配所必须的空间外，还会额定调配未应用的空间。
具体调配规定是这样的：SDS 批改后，len 长度小于 1M，那么将会额定调配与 len 雷同长度的未应用空间。如果批改后长度大于 1M，那么将调配 1M 的应用空间。
- 惰性空间开释
当然，有空间调配对应的就有空间开释。
SDS 缩短时，并不会回收多余的内存空间，而是应用 free 字段将多进去的空间记录下来。如果后续有变更操作，间接应用 free 中记录的空间，缩小了内存的调配。
（3）二进制平安
你曾经晓得了 Redis 能够存储各种数据类型，那么二进制数据必定也不例外。但二进制数据并不是规定的字符串格局，可能会蕴含一些非凡的字符，比方 ‘0’ 等。
后面咱们提到过，C 中字符串遇到 ‘0’ 会完结，那 ‘0’ 之后的数据就读取不上了。但在 SDS 中，是依据 len 长度来判断字符串完结的。
看，二进制平安的问题就解决了。
2、双端链表
列表 List 更多是被当作队列或栈来应用的。队列和栈的个性一个先进先出，一个先进后出。双端链表很好的反对了这些个性。
– 双端链表 –
（1）前后节点
链表里每个节点都带有两个指针，prev 指向前节点，next 指向后节点。这样在工夫复杂度为 O(1) 内就能获取到前后节点。
（2）头尾节点
你可能留神到了，头节点里有 head 和 tail 两个参数，别离指向头节点和尾节点。这样的设计可能对双端节点的解决工夫复杂度降至 O(1)，对于队列和栈来说再适宜不过。同时链表迭代时从两端都能够进行。
（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。因而获取链表长度时不必再遍历整个链表，间接拿到 len 值就能够了，这个工夫复杂度是 O(1)。
你看，这些个性都升高了 List 应用时的工夫开销。
3、压缩列表
双端链表咱们曾经相熟了。不晓得你有没有留神到一个问题：如果在一个链表节点中存储一个小数据，比方一个字节。那么对应的就要保留头节点，前后指针等额定的数据。
这样就节约了空间，同时因为重复申请与开释也容易导致内存碎片化。这样内存的应用效率就太低了。
于是，压缩列表上场了！
它是通过非凡编码，专门为了晋升内存应用效率设计的。所有的操作都是通过指针与解码进去的偏移量进行的。
并且压缩列表的内存是间断调配的，遍历的速度很快。
4、字典
Redis 作为 K-V 型数据库，所有的键值都是用字典来存储的。
日常学习中应用的字典你应该不会生疏，想查找某个词通过某个字就能够间接定位到，速度十分快。这里所说的字典原理上是一样的，通过某个 key 能够间接获取到对应的 value。
字典又称为哈希表，这点没什么可说的。哈希表的个性大家都很分明，可能在 O(1) 工夫复杂度内取出和插入关联的值。
5、跳跃表
作为 Redis 中特有的数据结构 - 跳跃表，其在链表的根底上减少了多级索引来晋升查找效率。
这是跳跃表的简略原理图，每一层都有一条有序的链表，最底层的链表蕴含了所有的元素。这样跳跃表就能够反对在 O(logN) 的工夫复杂度里查找到对应的节点。
上面这张是跳表实在的存储构造，和其它数据结构一样，都在头节点里记录了相应的信息，缩小了一些不必要的零碎开销。
正当的数据编码
对于每一种数据类型来说，底层的反对可能是多种数据结构，什么时候应用哪种数据结构，这就波及到了编码转化的问题。
那咱们就来看看，不同的数据类型是如何进行编码转化的：
String：存储数字的话，采纳 int 类型的编码，如果是非数字的话，采纳 raw 编码；
List：字符串长度及元素个数小于肯定范畴应用 ziplist 编码，任意条件不满足，则转化为 linkedlist 编码；
Hash：hash 对象保留的键值对内的键和值字符串长度小于肯定值及键值对；
Set：保留元素为整数及元素个数小于肯定范畴应用 intset 编码，任意条件不满足，则应用 hashtable 编码；
Zset：zset 对象中保留的元素个数小于及成员长度小于肯定值应用 ziplist 编码，任意条件不满足，则应用 skiplist 编码。
适合的线程模型
Redis 快的起因还有一个是因为应用了适合的线程模型：
1、I/ O 多路复用模型
- I/O：网络 I/O
- 多路 ：多个 TCP 连贯
- 复用 ：共用一个线程或过程
生产环境中的应用，通常是多个客户端连贯 Redis，而后各自发送命令至 Redis 服务器，最初服务端解决这些申请返回后果。
应答大量的申请，Redis 中应用 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，而后一一被执行。最终将后果返回给客户端。
2、防止上下文切换
你肯定据说过，Redis 是单线程的。那么单线程的 Redis 为什么会快呢？
因为多线程在执行过程中须要进行 CPU 的上下文切换，这个操作比拟耗时。Redis 又是基于内存实现的，对于内存来说，没有上下文切换效率就是最高的。屡次读写都在一个 CPU 上，对于内存来说就是最佳计划。
3、单线程模型
顺便提一下，为什么 Redis 是单线程的
Redis 中应用了 Reactor 单线程模型，你可能对它并不相熟。没关系，只须要大略理解一下即可。
这张图里，接管到用户的申请后，全副推送到一个队列里，而后交给文件事件分派器，而它是单线程的工作形式。Redis 又是基于它工作的，所以说 Redis 是单线程的。
总结
基于内存实现
- 数据都存储在内存里，缩小了一些不必要的 I/O 操作，操作速率很快。
高效的数据结构
- 底层多种数据结构反对不同的数据类型，反对 Redis 存储不同的数据；
- 不同数据结构的设计，使得数据存储工夫复杂度降到最低。
正当的数据编码
- 依据字符串的长度及元素的个数适配不同的编码格局。
适合的线程模型
- I/O 多路复用模型同时监听客户端连贯；
- 单线程在执行过程中不须要进行上下文切换，缩小了耗时。
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