前言

Redis作为非关系型内存数据库，只要是一个互联网公司都会使用到。Redis相关的问题可以说是面试必问的。

而作为一个程序员，尤其是一个后端程序员，如果你会Redis，毫不夸张地说，面试通过率可以增加50%。

你肯定听说过：Redis很快，有多快呢？

首先，Redis有多快？它的单机QPS可达100K。

我们先来看看Redis官网的性能基准数据。

Redis在数据大小为1000 byte的时候能达到100K以上的QPS。

同时在6K个同时连接的时候依旧能保持50K以上的QPS。

而在同等机器配置下的MySQL的QPS大概在2k ~ 4k左右。

所以Redis作为内存数据库优势就出来了。

Redis为什么这么快

面试官：Redis为什么这么快。
你：因为它是基于内存的。
面试官：还有吗？
你：嗯，这个。。。
面试官：那你先回去等通知吧。

这篇文章就带你理解Redis为什么这么快，让你面试不再卡壳。

Redis这么快有至少4个原因。

1. 基于内存
2. IO多路复用
3. 单线程模型
4. 高效的自定义数据结构

基于内存

我们来看看计算器硬件的运算速度。硬件的速度是金字塔模型，最慢的是机械硬盘，处理速度大概为1-10毫秒，最快的是寄存器，处理速度为0.3纳秒。

而Redis使用RAM内存储存的数据库。相对于数据存在磁盘的数据库，比如MySQL，就省去磁盘磁盘I/O的消耗。MySQL等磁盘数据库，需要建立索引来加快查询效率。

像Redis这样把数据存在内存中，读写都直接对数据库进行操作，天然地就比硬盘数据库少了到磁盘读取数据的这一步，而这一步恰恰是计算机处理I/O的瓶颈所在。

这也就是为什么Redis的QPS能达到100K，而同等配置下的MySQL的单机性能只有～4K的原因。

IO多路复用

什么是I/O多路复用？

IO多路复用其实就是一种同步IO模型，它实现了一个线程可以监视多个文件描述符；一旦某个文件描述符就绪，就能够通知应用程序进行相应的读写操作。

redis的网络事件处理器是基于Reactor模式，又叫做文件事件处理器。

文件事件处理器使用I/O多路复用来同时监听多个套接字，并根据套接字执行的任务关联到不同的事件处理器。
文件事件以单线程方式运行，但通过使用I/O多路复用程序来监听多个套接字，文件事件处理器实现了高性能的网络通信模型。
Redis 在处理客户端的请求时，包括接收(socket读)、解析、执行、发送(socket 写) 等都由一个顺序串行的主线程处理，这就是所谓的单线程。

单线程模型

然后我们讲讲单线程模型。

Redis为什么使用单线程，以及是不是真的单线程呢？

Redis官网说了为什么使用单线程：

It’s not very frequent that CPU becomes your bottleneck with Redis, as usually Redis is either memory or network bound.

一句话解释就是：因为CPU不是Redis的瓶颈，Redis的瓶颈是内存和网络带宽。

线程之间的轮换以及上下文切换是需要花费很多时间的。
单线程模型在这种情况下可以省去上下文切换和加锁的开销。

那Redis是不是单线程呢？

2017年6月，Redis发布Redis 4.0，除了主处理线程，还会有一些线程来处理一些非阻塞命令， 比如 UNLINk，FLUSHALL ASYNC，FLUSHDB ASYNC等非阻塞删除操作。

2020年5月，Redis发布Redis 6.0， 支持多线程IO来接收，发送和解析命令，具体的执行命令仍然是单线程的。

所以Redis主要的命令处理一直都是单线程的。

高效数据结构

上面我们说到的都是硬件层和系统层上Redis的支持或者优化。

下面我们讲讲Redis本身逻辑层面快的原因：它高效的数据结构。

Redis中的数据结构是专门进行设计的；

如果你对Redis有一点点了解，那么你一定能说出来，Redis有5种基本数据结构。

1. String (字符串)
2. Hash （散列）
3. List （列表）
4. Set （集合）
5. ZSet/Sorted Set （有序集合）

实际上Redis还有几种高级数据结构可能你如果知道会让面试官眼前一亮：

1. Geo （地理空间）
2. Bitmap （位操作）
3. Hyperloglog （基数统计）

这些数据结构的实现还通常不止一种，会根据你的操作的数据长度或者类型自动切换底层模型。

其中Redis使用了这些底层模型作为数据结构的实现：

1. SDS 简单动态字符串
2. HashTable
3. ZipList
4. LinkedList
5. IntSet
6. SkipList

而每一种数据结构都会使用多种底层结构模型来实现。

由于这些数据结构和底层模型的复杂性，每一个都可以单独制作一篇视频讲解，我这里就简单说一下其中的两种。

SDS

String数据结构使用SDS底层实现，SDS是简单动态字符串。

它有个数据结构名字叫sdshdr，里面有三个属性。

1. length: 记录字符串的长度
2. free: 记录字符串未使用的空间的长度
3. buf，char类型的数组，保存字符，以空字符
4. 获取字符串长度时间复杂度为O(1)
结尾。

它相对于C语言字符串有以下好处：

1. 记录长度防止缓存区溢出
2. 减少因修改字符串导致的内存重分配次数
3. 可以存放二进制数据

SkipList

SkipList是有序集合 ZSet的底层实现之一，ZSet是我们做排行榜经常使用的数据结构。

Redis使用了SkipList，用于快速查找的分层索引，方便范围查找。 Redis使用SkipList而不是用平衡树的主要原因有：

1. 平衡树的插入和删除引发子树调整，逻辑复杂，SkipList相对简单很多
2. 平衡树每个节点包含两个指针，SkipList平均不到2个指针，内存上更有优势。

后续

所以我们可以看到，Redis的每一个设计，都是非常优秀的，充分的利用了硬件，网络，线程和内存。所以Redis才会这么快。

由于篇幅限制，关于Redis数据结构的部分我也只能简单描述下，后续我会花时间和精力来做一整套的Redis教程，带你完善你的Redis技能栈，轻松通过面试，斩获Offer。欢迎关注我获取最新更新吧。

<全文完>