前言
Redis是以后煊赫一时的NoSQL数据库，简直曾经成为高并发、高可用零碎的标配了。若是对Redis响应快的认知仅仅停留在基于内存和单线程的层面，恐怕是很难斩获大厂的Offer。本篇重点全面介绍Redis的单线程模型及如何撑持高并发的。
1 Redis齐全基于内存
Redis可能撑持高并发的第一个重要的起因就是齐全基于内存，这在很大水平上防止了诸如MySQL等关系型数据库须要频繁的磁盘I/O（磁盘I/O的寻道工夫、旋转提早、传输工夫等很耗时，皆是ms级的开销，而基于内存根本都是ns级的开销，齐全不是一个数量级）。
2 Redis的线程模型
2.1 阻塞式I/O模型Blocking I/O
说到I/O模型，大家肯定能想到传统意义上的Blocking I/O，该模型的工作形式是：当对某一个文件描述符（File Descriptor，以下简称FD）读写时，如果以后FD不可读或不可写，则不会对其它过程的操作做出响应，导致整体服务不可用。
文件描述符：在模式上是一个非负整数。实际上它指向内核为每一个过程所保护的该过程关上文件的记录表。
2.2 I/O多路复用
在 I/O 多路复用模型中，最重要的函数调用就是 select，该办法的可能同时监控多个文件描述符的可读可写状况，当其中的某些文件描述符可读或者可写时，select 办法就会返回可读以及可写的文件描述符个数。
2.3 Redis的单线程模型
Redis外部应用文件事件处理器File event handler，该处理器是单线程的，所以Redis才叫做单线程模型。它采纳 I/O 多路复用机制同时监听多个 Socket，依据 Socket上的事件来抉择对应的事件处理器进行解决。Redis服务采纳Reactor的形式来实现文件事件处理器，如下图所示：
综上剖析，Redis撑持高并发的第二个起因就是基于非阻塞式的I/O多路复用机制，是单线程模型，这在很大水平上防止了多线程频繁上下文切换的耗费。
3 Redis丰盛灵便的数据类型
Redis提供了string、hash、list、set、sorted set五种根本数据结构，并且还蕴含了HyperLogLog、Pub/Sub等多种扩大的优良数据结构。
Redis中数据结构不仅仅是丰盛，浏览源码你还会发现，设计也很奇妙很灵便，如string底层不同于C语言的实现，而是通过一种SDS(Simple Dynamic String)构造实现的，实质上是一个带长度信息的字节数组。这里少侠以字典hash为例，介绍Redis是如何做到疾速响应的。
3.1 hash内部结构
Redis中的hash和Java中的HashMap简直一样，都是通过分桶的形式存储元素并解决hash抵触，第一维是数组，第二维是链表，如下图所示，数组中保留的是链表中第一个元素的指针。
3.2 hash函数的抉择
在介绍Redis的hash函数前，少侠想先引入一个概念：hash攻打，简而言之，就是因为hash函数具备偏差性，黑客会依据这种偏差性进行攻打，导致hash的链表长度极不平均，甚至所有的元素都集中到一个链表，最终会导致查问性能急剧下降（从O(1)进化到O(n)）。
那么Redis如何设计hash函数的呢？不同于Java中的hash算法，Redis实际上采纳了一种称为siphash算法，这个算法是兼顾了随机性和性能的后果。
3.3 渐进式rehash
说到hash，不可避免的就是扩容，然而Redis是单线程的，并且一些热点数据频繁被申请，如果此时扩容Redis很难接受这样的耗时过程。所以Redis采纳了渐进式rehash策略。
渐进式rehash会在rehash的同时，保留新旧两个hash构造，如下图所示，查问时会同时查问两个hash构造，而后会在操作指令(hget,hdel)中实现数据迁徙，然而如果客户端始终没有命令来触发此类操作，Redis会在定时工作中被动对hash进行数据迁徙。
4 Redis如何解决并发竞争问题
- 客户端加锁（ReentrantLock或synchronized），但此形式只限于单机加锁，无奈解决分布式系统的并发竞争问题。
- 乐观锁（redis 的命令 watch）：
当执行多键值事务操作时，Redis 不仅要求这些键值须要落在同一个 Redis 实例上，还要求落在同一个 slot 上，所以 redis 的事务比拟鸡肋，不过能够想方法遵循 redis 外部的分片算法把设计到的所有 key 分到同一个 slot。 - redis 的 setnx 实现分布式锁：
要设置超时工夫，避免抢占到锁的客户端因失败、解体或其余起因没有方法开释锁而造成死锁。
小结
Redis为何这么快其实是个涉及面很宽泛的问题，面试者如果仅仅停留在基于内存和多路IO复用这些概念层的了解，在面试中是要吃亏的。纯熟使用，深刻原理能力在面试中斩获佳绩。
我是少侠露飞，酷爱技术，酷爱分享。
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