引言

Redis是一個(gè)高性能的開(kāi)源內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)，以其快速的讀寫(xiě)速度和豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)支持而聞名。作為一個(gè)輕量級(jí)、靈活的鍵值存儲(chǔ)系統(tǒng)，Redis在各種應(yīng)用場(chǎng)景下都展現(xiàn)出了驚人的性能優(yōu)勢(shì)。無(wú)論是作為緩存工具、會(huì)話(huà)管理組件、消息傳遞媒介，還是在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理任務(wù)和復(fù)雜的分布式系統(tǒng)架構(gòu)中，Redis均扮演了至關(guān)重要的角色。而Redis為什么快的原因也是我們嘗嘗遇見(jiàn)的高頻面試問(wèn)題。接下來(lái)我們就一起探討一下Redis快的原因。

本文將深入探討Redis之所以快速處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的原因。我們將從Redis基于內(nèi)存操作的特性、高效的內(nèi)存數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、單線程模型、I/O多路復(fù)用技術(shù)、底層模型和優(yōu)化技術(shù)、持久化機(jī)制以及網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議等多個(gè)方面進(jìn)行分析和討論。通過(guò)深入了解Redis內(nèi)部機(jī)制和性能優(yōu)化技術(shù)，我們可以更好地理解Redis之所以快速的根本原因，以及如何在實(shí)際應(yīng)用中充分發(fā)揮其優(yōu)勢(shì)。

完全基于內(nèi)存

Redis作為一種內(nèi)存導(dǎo)向型數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，其關(guān)鍵特性在于將所有數(shù)據(jù)實(shí)體，包括鍵值對(duì)及其相關(guān)的復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，完全寄宿于內(nèi)存之中。相較于依賴(lài)磁盤(pán)存儲(chǔ)的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，Redis巧妙地運(yùn)用內(nèi)存的高速讀寫(xiě)特性，顯著提升了系統(tǒng)的響應(yīng)速率與整體性能表現(xiàn)。

內(nèi)存相對(duì)于磁盤(pán)具備無(wú)可比擬的讀寫(xiě)速度優(yōu)勢(shì)，使得Redis能夠即時(shí)、高效地處理數(shù)據(jù)存取。在讀取操作層面，Redis無(wú)需經(jīng)過(guò)耗時(shí)的磁盤(pán)I/O過(guò)程，只需在內(nèi)存空間內(nèi)迅速定位所需數(shù)據(jù)，從而顯著降低了訪問(wèn)延遲；而在寫(xiě)入操作時(shí)，Redis同樣直接作用于內(nèi)存區(qū)域，新數(shù)據(jù)能即刻生效，僅在執(zhí)行持久化策略時(shí)，例如RDB快照或AOF日志記錄，數(shù)據(jù)才會(huì)被異步地或按需地同步至磁盤(pán)，以確保即使在系統(tǒng)重啟后數(shù)據(jù)仍能得以恢復(fù)，但此過(guò)程并不會(huì)妨礙Redis在常規(guī)操作中維持其卓越的性能表現(xiàn)。

說(shuō)到這，我們就會(huì)想到，一臺(tái)服務(wù)器的內(nèi)存不是無(wú)限的，相反的是比較緊張的，Redis基于內(nèi)存操作，那么Redis究竟是如何在有限內(nèi)存空間中進(jìn)行精細(xì)且高效的內(nèi)存管理呢？

過(guò)期鍵刪除

Redis支持為鍵設(shè)置過(guò)期時(shí)間（TTL），并且在鍵過(guò)期后會(huì)通過(guò)兩種方式自動(dòng)刪除它們：

1. 惰性刪除（Lazy Expire）：在訪問(wèn)某個(gè)鍵時(shí)，Redis會(huì)檢查該鍵是否已經(jīng)過(guò)期，如果已經(jīng)過(guò)期，則在訪問(wèn)時(shí)將其刪除。這意味著只有當(dāng)有客戶(hù)端嘗試訪問(wèn)過(guò)期的鍵時(shí)，Redis才會(huì)執(zhí)行刪除操作。這種方式的優(yōu)勢(shì)在于避免了不必要的操作，只有在需要時(shí)才進(jìn)行刪除，但缺點(diǎn)是可能會(huì)導(dǎo)致過(guò)期鍵在一段時(shí)間內(nèi)仍然占用內(nèi)存。
2. 定期刪除（Active Expire）：Redis周期性地（默認(rèn)每秒10次）隨機(jī)抽取一部分鍵，并檢查它們的過(guò)期時(shí)間。如果發(fā)現(xiàn)某個(gè)鍵已經(jīng)過(guò)期，則立即將其刪除。這種方式可以保證過(guò)期鍵在一定時(shí)間內(nèi)被及時(shí)刪除，避免了過(guò)期鍵長(zhǎng)時(shí)間占用內(nèi)存。但定期刪除會(huì)帶來(lái)額外的CPU消耗，因?yàn)樾枰诿看纬槿r(shí)檢查鍵的過(guò)期時(shí)間。

這兩種方式結(jié)合起來(lái)，可以有效地管理和清理過(guò)期鍵，保證Redis的內(nèi)存使用在合理范圍內(nèi)。同時(shí)，我們?cè)谌粘ｉ_(kāi)發(fā)中可以根據(jù)具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景和需求調(diào)整過(guò)期策略的配置，以達(dá)到最佳的性能和內(nèi)存利用率。

內(nèi)存淘汰策略

內(nèi)存淘汰策略是Redis用于釋放內(nèi)存空間的一種機(jī)制，當(dāng)內(nèi)存空間不足時(shí)（達(dá)到或超過(guò)了配置的maxmemory），Redis會(huì)根據(jù)預(yù)先設(shè)置的淘汰策略來(lái)選擇要?jiǎng)h除的鍵，從而釋放內(nèi)存空間。通過(guò)合理選擇和配置內(nèi)存淘汰策略，可以有效地管理內(nèi)存使用，防止內(nèi)存溢出，并保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性和性能。

常見(jiàn)的內(nèi)存淘汰策略：

1. LRU（最近最少使用）：LRU策略會(huì)刪除最近最少被訪問(wèn)的鍵。Redis會(huì)記錄每個(gè)鍵最后一次被訪問(wèn)的時(shí)間戳，并定期檢查這些時(shí)間戳，選擇最久未被訪問(wèn)的鍵進(jìn)行刪除。LRU策略適用于緩存場(chǎng)景，通常最久未被訪問(wèn)的鍵可能是最不常用的，因此刪除這些鍵可以釋放更多的內(nèi)存空間。
2. LFU（最不經(jīng)常使用）：LFU策略會(huì)刪除最不經(jīng)常被訪問(wèn)的鍵。Redis會(huì)記錄每個(gè)鍵被訪問(wèn)的頻率，并定期檢查這些頻率，選擇訪問(wèn)頻率最低的鍵進(jìn)行刪除。LFU策略適用于對(duì)訪問(wèn)頻率較低的鍵進(jìn)行淘汰，從而釋放內(nèi)存空間。
3. TTL（鍵的過(guò)期時(shí)間）：TTL策略會(huì)刪除已經(jīng)過(guò)期的鍵。Redis會(huì)定期檢查鍵的過(guò)期時(shí)間，并刪除已經(jīng)過(guò)期的鍵。通過(guò)設(shè)置鍵的過(guò)期時(shí)間，可以自動(dòng)清理不再需要的數(shù)據(jù)，釋放內(nèi)存空間。
4. 隨機(jī)刪除：隨機(jī)刪除策略會(huì)隨機(jī)選擇一些鍵進(jìn)行刪除。雖然這種策略不考慮鍵的使用頻率或過(guò)期時(shí)間，但在某些情況下可能會(huì)是一種簡(jiǎn)單且有效的淘汰方式，尤其是在內(nèi)存空間不足時(shí)。
5. 淘汰固定數(shù)量的鍵：淘汰固定數(shù)量的鍵策略會(huì)選擇要?jiǎng)h除的鍵的數(shù)量，然后按照一定的規(guī)則（如LRU或LFU）來(lái)選擇要?jiǎng)h除的鍵。這種策略可以保證每次淘汰都釋放固定數(shù)量的內(nèi)存空間。

當(dāng)Redis的內(nèi)存使用達(dá)到配置的maxmemory限制時(shí)，就會(huì)觸發(fā)內(nèi)存淘汰策略，以釋放內(nèi)存空間。合理選擇內(nèi)存淘汰策略，并根據(jù)系統(tǒng)的需求設(shè)置maxmemory參數(shù)，可以有效地管理內(nèi)存使用，保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性和性能。通過(guò)合理配置內(nèi)存限制和內(nèi)存淘汰策略，可以有效地管理Redis的內(nèi)存使用，保證系統(tǒng)在內(nèi)存空間不足時(shí)能夠及時(shí)釋放內(nèi)存，避免因內(nèi)存溢出而導(dǎo)致系統(tǒng)性能下降或者崩潰。

修改內(nèi)存maxmemory只需要在redis.conf配置文件中配置maxmemory-policy參數(shù)即可。

內(nèi)存碎片管理

內(nèi)存碎片整理是指對(duì)Redis中的內(nèi)存空間進(jìn)行重新排列和整理，以減少內(nèi)存碎片的數(shù)量和大小。內(nèi)存碎片是指已分配但不再使用的內(nèi)存塊，這些內(nèi)存塊雖然被標(biāo)記為已分配，但實(shí)際上并未被有效利用，造成了內(nèi)存的浪費(fèi)。

在Redis中，由于數(shù)據(jù)的增刪改查操作不斷進(jìn)行，會(huì)導(dǎo)致內(nèi)存空間中出現(xiàn)大量的內(nèi)存碎片。這些內(nèi)存碎片雖然單個(gè)很小，但如果積累起來(lái)會(huì)導(dǎo)致內(nèi)存碎片化，降低內(nèi)存利用率，影響系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性。

為了解決內(nèi)存碎片化的問(wèn)題，Redis會(huì)定期進(jìn)行內(nèi)存碎片整理操作。內(nèi)存碎片整理過(guò)程包括以下幾個(gè)步驟：

1. 遍歷內(nèi)存空間：Redis會(huì)遍歷整個(gè)內(nèi)存空間，檢查每個(gè)內(nèi)存塊的狀態(tài)，包括已分配和未分配的內(nèi)存塊。
2. 合并相鄰的空閑內(nèi)存塊：Redis會(huì)嘗試合并相鄰的空閑內(nèi)存塊，將它們合并成一個(gè)更大的內(nèi)存塊。這樣可以減少內(nèi)存碎片的數(shù)量，提高內(nèi)存利用率。
3. 移動(dòng)數(shù)據(jù)：如果有必要，Redis可能會(huì)將數(shù)據(jù)從一個(gè)內(nèi)存塊移動(dòng)到另一個(gè)內(nèi)存塊，以便更好地組織內(nèi)存空間。這個(gè)過(guò)程可能會(huì)比較耗時(shí)，因?yàn)樾枰獙?shù)據(jù)從一個(gè)位置復(fù)制到另一個(gè)位置。
4. 釋放不再使用的內(nèi)存塊：最后，Redis會(huì)釋放那些不再使用的內(nèi)存塊，以便它們可以被重新分配給新的數(shù)據(jù)。

通過(guò)定期進(jìn)行內(nèi)存碎片整理操作，Redis可以保持內(nèi)存空間的連續(xù)性，減少內(nèi)存碎片化的程度，提高內(nèi)存利用率，從而提高系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性。但是，內(nèi)存碎片整理過(guò)程可能會(huì)消耗一定的系統(tǒng)資源，尤其是在內(nèi)存碎片較多的情況下。所以，通常情況下，Redis會(huì)選擇在系統(tǒng)負(fù)載較低的時(shí)候進(jìn)行碎片整理操作，以避免對(duì)系統(tǒng)性能產(chǎn)生不利影響。

高效的內(nèi)存數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

Redis作為一個(gè)內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，提供了豐富且高效的內(nèi)存數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，包括字符串（String）、列表（List）、集合（Set）、有序集合（Sorted Set）、哈希（Hash）等。這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不僅具有簡(jiǎn)單易用的特點(diǎn)，還能夠在內(nèi)存中高效地存儲(chǔ)和操作數(shù)據(jù)，為Redis的快速性能提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

動(dòng)態(tài)字符串

動(dòng)態(tài)字符串是一種能夠動(dòng)態(tài)擴(kuò)展長(zhǎng)度的字符串實(shí)現(xiàn)方式。在許多編程語(yǔ)言和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中都有類(lèi)似的實(shí)現(xiàn)，如C語(yǔ)言中的動(dòng)態(tài)數(shù)組（dynamic array）。而SDS是Redis中的一種簡(jiǎn)單動(dòng)態(tài)字符串結(jié)構(gòu)，它是一種動(dòng)態(tài)大小的字節(jié)數(shù)組，用于存儲(chǔ)和操作字符串?dāng)?shù)據(jù)。SDS是Redis內(nèi)部數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)，也是字符串?dāng)?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的底層實(shí)現(xiàn)。它的結(jié)構(gòu)如下：

/*
 * redis中保存字符串對(duì)象的結(jié)構(gòu)
 */
struct sdshdr {
    //用于記錄buf數(shù)組中使用的字節(jié)的數(shù)目，和SDS存儲(chǔ)的字符串的長(zhǎng)度相等 
    int len;
    //用于記錄buf數(shù)組中沒(méi)有使用的字節(jié)的數(shù)目 
    int free;
    //字節(jié)數(shù)組，用于儲(chǔ)存字符串
    char buf[]; //buf的大小等于len+free+1，其中多余的1個(gè)字節(jié)是用來(lái)存儲(chǔ)’\0’的
};

在C語(yǔ)言中傳統(tǒng)字符串是使用長(zhǎng)度為N+1的字符數(shù)組來(lái)表示長(zhǎng)度為 的字符串，并且字符串?dāng)?shù)組的最后一個(gè)元素總是空字符'\0'。

如果我們想要獲取上述CODERACADEMY的長(zhǎng)度，我們需要從頭開(kāi)始遍歷，直到遇到 '\0' 為止。

而Redis的SDS的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)使用一個(gè)len字段記錄當(dāng)前字符串的長(zhǎng)度，使用free表示空閑的長(zhǎng)度。想要獲取長(zhǎng)度只需要獲取len字段即可。

我們可以看出C語(yǔ)言獲取字符串長(zhǎng)度的時(shí)間復(fù)雜度為O(N)，而SDS獲取字符串長(zhǎng)度的時(shí)間復(fù)雜度為O(1)。除此之外，SDS相對(duì)于C語(yǔ)言字符串還有如下區(qū)別：

細(xì)說(shuō)下來(lái)，SDS相對(duì)于C語(yǔ)言字符串有如下優(yōu)點(diǎn)：

1. 二進(jìn)制安全： SDS可以存儲(chǔ)任意二進(jìn)制數(shù)據(jù)，而不僅僅是文本字符串。這意味著SDS可以存儲(chǔ)包括圖片、視頻、音頻等在內(nèi)的各種二進(jìn)制數(shù)據(jù)，而不會(huì)受到特殊字符或者空字符的限制，具有更廣泛的適用性。
2. 動(dòng)態(tài)擴(kuò)展： SDS的大小可以根據(jù)存儲(chǔ)的字符串長(zhǎng)度動(dòng)態(tài)調(diào)整，可以根據(jù)實(shí)際需要?jiǎng)討B(tài)分配和釋放內(nèi)存空間。這種動(dòng)態(tài)擴(kuò)展的能力使得SDS能夠處理任意長(zhǎng)度的字符串?dāng)?shù)據(jù)，而不受到固定大小的限制。
3. O(1)復(fù)雜度的操作： SDS支持常數(shù)時(shí)間復(fù)雜度的操作，包括添加字符、刪除字符、修改字符等。無(wú)論字符串的長(zhǎng)度是多少，這些操作的時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)都是固定的，具有高效的性能。
4. 緩沖區(qū)溢出保護(hù)： SDS在存儲(chǔ)字符串時(shí)，會(huì)自動(dòng)添加一個(gè)空字符('\0')作為字符串的結(jié)束標(biāo)志，保證字符串的有效性和安全性。這種緩沖區(qū)溢出保護(hù)能夠防止緩沖區(qū)溢出的問(wèn)題，提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性。
5. 惰性空間釋放： 當(dāng)SDS縮短字符串時(shí)，并不會(huì)立即釋放多余的空間，而是將多余的空間保留下來(lái)，以備后續(xù)的再利用。這種惰性空間釋放的策略可以減少內(nèi)存分配和釋放的開(kāi)銷(xiāo)，提高內(nèi)存利用率。

這些優(yōu)點(diǎn)使得SDS在Redis中被廣泛應(yīng)用于存儲(chǔ)和操作字符串?dāng)?shù)據(jù)，為Redis的高性能和高可靠性提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

雙端鏈表

Redis中的雙端鏈表是一種經(jīng)過(guò)優(yōu)化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用于存儲(chǔ)有序的元素集合。它具有雙向鏈接的特性，每個(gè)節(jié)點(diǎn)都包含指向前一個(gè)節(jié)點(diǎn)和后一個(gè)節(jié)點(diǎn)的指針。

雙端鏈表中的節(jié)點(diǎn)是鏈表的基本構(gòu)建單元，它存儲(chǔ)了鏈表中的數(shù)據(jù)元素以及指向前一個(gè)節(jié)點(diǎn)和后一個(gè)節(jié)點(diǎn)的指針。在Redis中，雙端鏈表節(jié)點(diǎn)的定義通常如下：

typedef struct listNode {
    struct listNode *prev;  // 指向前一個(gè)節(jié)點(diǎn)的指針
    struct listNode *next;  // 指向后一個(gè)節(jié)點(diǎn)的指針
    void *value;            // 存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)元素
} listNode;

雙端鏈表中的節(jié)點(diǎn)包含了以下幾個(gè)關(guān)鍵屬性：

1. prev指針：prev指針是指向前一個(gè)節(jié)點(diǎn)的指針，它指向鏈表中當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的前一個(gè)節(jié)點(diǎn)。如果當(dāng)前節(jié)點(diǎn)是鏈表的頭節(jié)點(diǎn)，則prev指針為NULL。通過(guò)prev指針，可以在雙端鏈表中方便地向前遍歷節(jié)點(diǎn)。
2. next指針：next指針是指向后一個(gè)節(jié)點(diǎn)的指針，它指向鏈表中當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的后一個(gè)節(jié)點(diǎn)。如果當(dāng)前節(jié)點(diǎn)是鏈表的尾節(jié)點(diǎn)，則next指針為NULL。通過(guò)next指針，可以在雙端鏈表中方便地向后遍歷節(jié)點(diǎn)。
3. value數(shù)據(jù)域：value數(shù)據(jù)域用于存儲(chǔ)鏈表節(jié)點(diǎn)所包含的數(shù)據(jù)元素。這個(gè)數(shù)據(jù)元素可以是任意類(lèi)型的數(shù)據(jù)，因此在Redis中的雙端鏈表中，通常使用void *類(lèi)型來(lái)表示。這種設(shè)計(jì)使得雙端鏈表可以存儲(chǔ)任意類(lèi)型的數(shù)據(jù)元素。

通過(guò)這些屬性，雙端鏈表節(jié)點(diǎn)構(gòu)成了鏈表的基本組成部分，它們通過(guò)prev和next指針連接在一起，形成了雙向鏈接的鏈表結(jié)構(gòu)。

對(duì)于鏈表中描述鏈表整體屬性的元數(shù)據(jù)，它的結(jié)構(gòu)如下：

typedef struct list {
    listNode *head;  // 頭節(jié)點(diǎn)指針
    listNode *tail;  // 尾節(jié)點(diǎn)指針
    unsigned long len;  // 鏈表長(zhǎng)度
    // 其他字段...
} list;

從結(jié)構(gòu)中可以看出元數(shù)據(jù)中還有兩個(gè)特殊的節(jié)點(diǎn)：頭節(jié)點(diǎn)（head node）和尾節(jié)點(diǎn)（tail node），它們分別位于鏈表的頭部和尾部。而他們的作用如下：

1. 頭節(jié)點(diǎn)（head node）：頭節(jié)點(diǎn)是雙端鏈表中的第一個(gè)節(jié)點(diǎn)，也是鏈表的入口。它通常用于存儲(chǔ)鏈表的起始位置信息，以便快速定位鏈表的起始位置。在雙端鏈表中，頭節(jié)點(diǎn)的特點(diǎn)是沒(méi)有前一個(gè)節(jié)點(diǎn)，即頭節(jié)點(diǎn)的prev指針為NULL。頭節(jié)點(diǎn)通常用于存儲(chǔ)鏈表的頭部元數(shù)據(jù)或者哨兵節(jié)點(diǎn)。
2. 尾節(jié)點(diǎn)（tail node）：尾節(jié)點(diǎn)是雙端鏈表中的最后一個(gè)節(jié)點(diǎn)，也是鏈表的結(jié)束位置。它通常用于存儲(chǔ)鏈表的結(jié)束位置信息，以便快速定位鏈表的結(jié)束位置。在雙端鏈表中，尾節(jié)點(diǎn)的特點(diǎn)是沒(méi)有后一個(gè)節(jié)點(diǎn)，即尾節(jié)點(diǎn)的next指針為NULL。尾節(jié)點(diǎn)通常用于存儲(chǔ)鏈表的尾部元數(shù)據(jù)或者哨兵節(jié)點(diǎn)。

在Redis中，通常會(huì)使用頭節(jié)點(diǎn)和尾節(jié)點(diǎn)來(lái)表示雙端鏈表的起始位置和結(jié)束位置，以方便對(duì)鏈表進(jìn)行操作。Redis中的雙端鏈表常見(jiàn)操作如下：

• 頭節(jié)點(diǎn)（head）：表示雙端鏈表的頭部節(jié)點(diǎn)，通過(guò)頭節(jié)點(diǎn)可以快速定位鏈表的起始位置，通常用于添加和刪除鏈表的頭部元素。
• 尾節(jié)點(diǎn)（tail）：表示雙端鏈表的尾部節(jié)點(diǎn)，通過(guò)尾節(jié)點(diǎn)可以快速定位鏈表的結(jié)束位置，通常用于添加和刪除鏈表的尾部元素。

通過(guò)頭節(jié)點(diǎn)和尾節(jié)點(diǎn)，可以方便地對(duì)雙端鏈表進(jìn)行頭部插入、尾部插入、頭部刪除、尾部刪除等操作，從而實(shí)現(xiàn)了對(duì)雙端鏈表的高效操作。

除了上述頭尾節(jié)點(diǎn)以外，鏈表的元數(shù)據(jù)中還有l(wèi)en參數(shù)，這個(gè)參數(shù)用于記錄鏈表的當(dāng)前長(zhǎng)度。每當(dāng)鏈表中添加或刪除節(jié)點(diǎn)時(shí)，Redis會(huì)相應(yīng)地更新len字段的值，以反映鏈表的當(dāng)前長(zhǎng)度。這個(gè)參數(shù)與SDS里類(lèi)似，獲取鏈表長(zhǎng)度時(shí)不用再遍歷整個(gè)鏈表，直接拿到len值就可以了，這個(gè)時(shí)間復(fù)雜度是 O(1)。

壓縮列表

Redis中的壓縮列表（ziplist）是一種特殊的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用于存儲(chǔ)列表和哈希數(shù)據(jù)類(lèi)型中的元素。壓縮列表通過(guò)將多個(gè)小的數(shù)據(jù)單元壓縮在一起，以節(jié)省內(nèi)存空間，并提高訪問(wèn)效率。

對(duì)于壓縮列表，它的主要作用如下：

1. 緊湊的存儲(chǔ)形式： 壓縮列表以一種緊湊的方式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，將多個(gè)元素緊密地排列在一起，節(jié)省了存儲(chǔ)空間。在壓縮列表中，相鄰的元素可以共享同一個(gè)內(nèi)存空間，這種緊湊的存儲(chǔ)形式可以大大減少內(nèi)存的消耗。
2. 靈活的編碼方式： 壓縮列表中的每個(gè)元素都可以采用不同的編碼方式進(jìn)行存儲(chǔ)，包括整數(shù)編碼、字符串編碼和字節(jié)數(shù)組編碼等。根據(jù)元素的類(lèi)型和大小，壓縮列表會(huì)選擇合適的編碼方式來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，以進(jìn)一步節(jié)省內(nèi)存空間。
3. 快速的隨機(jī)訪問(wèn)： 壓縮列表支持快速的隨機(jī)訪問(wèn)操作，可以通過(guò)下標(biāo)索引來(lái)訪問(wèn)壓縮列表中的任意元素。由于壓縮列表采用緊湊的存儲(chǔ)形式，因此可以通過(guò)簡(jiǎn)單的偏移計(jì)算來(lái)實(shí)現(xiàn)快速的元素訪問(wèn)，具有較高的訪問(wèn)效率。
4. 動(dòng)態(tài)調(diào)整大小： 壓縮列表支持動(dòng)態(tài)調(diào)整大小，可以根據(jù)實(shí)際需要自動(dòng)擴(kuò)展或收縮內(nèi)存空間。當(dāng)壓縮列表中的元素?cái)?shù)量增加時(shí)，可以動(dòng)態(tài)地分配額外的內(nèi)存空間，以容納更多的元素；當(dāng)元素?cái)?shù)量減少時(shí)，可以釋放多余的內(nèi)存空間，以節(jié)省內(nèi)存資源。
5. 適用于小型數(shù)據(jù)集： 壓縮列表適用于存儲(chǔ)小型數(shù)據(jù)集，例如長(zhǎng)度較短的列表或者哈希表。由于壓縮列表采用緊湊的存儲(chǔ)形式，并且支持快速的隨機(jī)訪問(wèn)，因此特別適合于存儲(chǔ)數(shù)量較少但訪問(wèn)頻繁的數(shù)據(jù)。

字典

在Redis中，字典（dictionary）是一種用于存儲(chǔ)鍵值對(duì)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，也稱(chēng)為哈希表（hash table）。字典是Redis中最常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之一，具有快速查找、動(dòng)態(tài)調(diào)整大小、哈希沖突處理、迭代器支持等特點(diǎn)，適用于各種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和操作需求，實(shí)現(xiàn)鍵值對(duì)存儲(chǔ)和快速查找。

字典以鍵值對(duì)的形式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，每個(gè)鍵都與一個(gè)值相關(guān)聯(lián)。在Redis中，鍵和值都可以是任意類(lèi)型的數(shù)據(jù)，如字符串、整數(shù)、列表或哈希表。

字典利用哈希表實(shí)現(xiàn)，具備快速查找的特性。通過(guò)將鍵映射到哈希表的索引位置，字典能以常數(shù)時(shí)間復(fù)雜度（O(1)）內(nèi)查找、插入和刪除鍵值對(duì)，即使在大型數(shù)據(jù)集中也能保持高效。

此外，字典支持動(dòng)態(tài)調(diào)整大小，隨著鍵值對(duì)數(shù)量的變化，能自動(dòng)擴(kuò)展或收縮內(nèi)存空間，以適應(yīng)數(shù)據(jù)量的變化。

在存儲(chǔ)數(shù)據(jù)時(shí)，如果產(chǎn)生了哈希沖突，字典可以采用開(kāi)放尋址法或鏈表法等策略，根據(jù)哈希表的大小和負(fù)載因子選擇合適的沖突解決方法，確保查找性能高效。

跳躍表

跳躍表（Skip List）是一種基于鏈表的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它利用多級(jí)索引來(lái)加速查找操作，類(lèi)似于平衡樹(shù)，但實(shí)現(xiàn)起來(lái)更加簡(jiǎn)單，具有較好的平均查找性能。在Redis中，跳躍表用于有序集合（Sorted Set）數(shù)據(jù)類(lèi)型的實(shí)現(xiàn)，提供了高效的有序數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和檢索功能。

跳躍表通過(guò)維護(hù)多級(jí)索引，每個(gè)級(jí)別的索引都是原始鏈表的子集，用于快速定位元素。每個(gè)節(jié)點(diǎn)在不同級(jí)別的索引中都有一個(gè)指針，通過(guò)這些指針，可以在不同級(jí)別上進(jìn)行快速查找，從而提高了查找效率。

跳躍表的平均查找性能為O(log n)，與平衡樹(shù)相當(dāng)，但實(shí)現(xiàn)起來(lái)更加簡(jiǎn)單。跳躍表通過(guò)多級(jí)索引來(lái)實(shí)現(xiàn)快速查找，使得查找時(shí)間隨著數(shù)據(jù)量的增加而呈對(duì)數(shù)增長(zhǎng)。但是跳躍表的空間復(fù)雜度相對(duì)較高，因?yàn)樗枰~外的空間來(lái)維護(hù)多級(jí)索引。不過(guò)跳躍表的空間占用通常是合理的，且具有可控性，可以根據(jù)實(shí)際需求調(diào)整級(jí)別和索引節(jié)點(diǎn)的數(shù)量，以平衡空間和性能的需求。

除此之外，跳躍表支持動(dòng)態(tài)調(diào)整大小，可以根據(jù)實(shí)際需要自動(dòng)擴(kuò)展或收縮內(nèi)存空間。當(dāng)有序集合中的元素?cái)?shù)量增加時(shí)，跳躍表會(huì)動(dòng)態(tài)地增加級(jí)別和索引節(jié)點(diǎn)，以提高查找效率；當(dāng)元素?cái)?shù)量減少時(shí)，可以收縮跳躍表的大小，以節(jié)省內(nèi)存資源。并且跳躍表的插入和刪除操作具有較高的效率，通過(guò)維護(hù)多級(jí)索引，可以在O(log n)的時(shí)間復(fù)雜度內(nèi)完成插入和刪除操作。

單線程模型

Redis中的單線程模型是指Redis在其核心數(shù)據(jù)處理部分采用單一的主線程來(lái)執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)IO操作、接收客戶(hù)端命令請(qǐng)求、執(zhí)行命令操作以及返回結(jié)果。Redis服務(wù)端的網(wǎng)絡(luò)IO和鍵值對(duì)讀寫(xiě)操作都由一個(gè)線程統(tǒng)一負(fù)責(zé)，而諸如持久化、集群數(shù)據(jù)同步等任務(wù)則是由其他線程來(lái)執(zhí)行。在單線程模型下，Redis服務(wù)器是單線程運(yùn)行的，即每個(gè)客戶(hù)端的請(qǐng)求都是依次順序執(zhí)行的。

而使用單線程所帶來(lái)的好處：

1. 避免上下文切換：多線程環(huán)境下，線程間的上下文切換會(huì)帶來(lái)額外的CPU開(kāi)銷(xiāo)。Redis通過(guò)單線程模型消除了多線程環(huán)境下的上下文切換成本，使得CPU資源更多地用于執(zhí)行實(shí)際的命令處理。
2. 簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)操作的并發(fā)控制：?jiǎn)尉€程模型確保了同一時(shí)間內(nèi)只有一個(gè)操作在處理數(shù)據(jù)，因此不需要使用鎖機(jī)制來(lái)保護(hù)數(shù)據(jù)的完整性，避免了多線程編程中常見(jiàn)的鎖競(jìng)爭(zhēng)和死鎖問(wèn)題，從而提高了系統(tǒng)的執(zhí)行效率。
3. 內(nèi)存操作性能優(yōu)越：Redis是一個(gè)基于內(nèi)存操作的數(shù)據(jù)庫(kù)，大部分操作都在內(nèi)存中完成，本身就有很高的執(zhí)行速度。單線程模型下，內(nèi)存操作無(wú)需考慮并發(fā)控制，因此能夠?qū)崿F(xiàn)更高的內(nèi)存讀寫(xiě)效率。

在日常開(kāi)發(fā)中，我們通常會(huì)使用并發(fā)編程來(lái)提高服務(wù)的吞吐量。這時(shí)，我們可能會(huì)產(chǎn)生一個(gè)疑問(wèn)：Redis的單線程模型是否能夠充分利用CPU資源呢？

實(shí)際上，由于Redis是基于內(nèi)存的操作，使用Redis時(shí)，CPU很少會(huì)成為瓶頸。相反，Redis主要受限于服務(wù)器內(nèi)存和網(wǎng)絡(luò)帶寬。例如，在典型的Linux系統(tǒng)上，通過(guò)使用pipelining技術(shù)，Redis能夠?qū)崿F(xiàn)較高的吞吐量，每秒可以處理大量的請(qǐng)求。因此，如果應(yīng)用程序主要使用O(N)或O(log(N))的命令，它幾乎不會(huì)對(duì)CPU資源造成過(guò)多的負(fù)載。綜上所述，考慮到單線程模型的實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單且CPU很少成為瓶頸，因此采用單線程方案是合理的選擇。

單線程模型限制了Redis的并發(fā)能力。由于只有一個(gè)線程在處理請(qǐng)求，無(wú)法充分利用多核處理器的性能優(yōu)勢(shì)，所以可能到達(dá)服務(wù)端的請(qǐng)求不可能被立即處理。那么Redis是如何保證單線程的資源利用率和處理效率呢？

IO多路復(fù)用技術(shù)：Redis通過(guò)使用IO多路復(fù)用技術(shù)（如epoll、kqueue或select等），在一個(gè)線程內(nèi)同時(shí)監(jiān)聽(tīng)多個(gè)socket連接，當(dāng)有網(wǎng)絡(luò)事件發(fā)生時(shí)（如讀寫(xiě)就緒），再逐一處理。這樣可以處理大量并發(fā)連接，并在單線程中高效地調(diào)度網(wǎng)絡(luò)事件，使得單線程也能應(yīng)對(duì)高并發(fā)場(chǎng)景。所以Redis服務(wù)端，整體來(lái)看，就是一個(gè)以事件驅(qū)動(dòng)的程序，它的操作都是基于事件的方式進(jìn)行的。Redis的事件驅(qū)動(dòng)架構(gòu)如圖：

Redis的事件驅(qū)動(dòng)架構(gòu)是一種基于非阻塞I/O多路復(fù)用技術(shù)設(shè)計(jì)的高效處理并發(fā)請(qǐng)求的機(jī)制。在Redis中，事件驅(qū)動(dòng)架構(gòu)通過(guò)監(jiān)聽(tīng)和處理各種網(wǎng)絡(luò)I/O事件以及定時(shí)事件，使得Redis服務(wù)端能夠在一個(gè)線程內(nèi)高效地服務(wù)于多個(gè)客戶(hù)端連接，并執(zhí)行相關(guān)的命令操作。

事件驅(qū)動(dòng)架構(gòu)主要由以下幾個(gè)組成部分構(gòu)成：

1. 套接字（Socket）：套接字是客戶(hù)端與Redis服務(wù)端之間進(jìn)行通信的基礎(chǔ)接口，用于雙向數(shù)據(jù)傳輸。
2. I/O多路復(fù)用：Redis服務(wù)端通過(guò)使用如epoll、kqueue等I/O多路復(fù)用技術(shù)，可以同時(shí)監(jiān)聽(tīng)多個(gè)套接字上的讀寫(xiě)事件。當(dāng)某個(gè)客戶(hù)端的套接字上有數(shù)據(jù)可讀或可寫(xiě)時(shí)，內(nèi)核會(huì)通知Redis服務(wù)端，而無(wú)需Redis反復(fù)檢查每一個(gè)套接字狀態(tài)。

Redis默認(rèn)使用的IO多路復(fù)用技術(shù)確實(shí)是epoll。其主要優(yōu)點(diǎn)如下：

• 并發(fā)連接限制相比于select和poll，epoll沒(méi)有預(yù)設(shè)的并發(fā)連接數(shù)限制，能夠處理的并發(fā)連接數(shù)只受限于系統(tǒng)資源，適合處理大規(guī)模并發(fā)連接。
• 內(nèi)存拷貝優(yōu)化epoll采用事件注冊(cè)機(jī)制，僅關(guān)注和通知就緒的文件描述符，無(wú)需像select和poll那樣在每次調(diào)用時(shí)都拷貝整個(gè)文件描述符集合，從而減少了內(nèi)存拷貝的開(kāi)銷(xiāo)。
• 活躍連接感知epoll提供了水平觸發(fā)（level-triggered）和邊緣觸發(fā)（edge-triggered）兩種模式，可以更準(zhǔn)確地感知活躍連接，僅當(dāng)有事件發(fā)生時(shí)才喚醒處理，避免了無(wú)效的輪詢(xún)操作，提升了事件處理的效率。
• 高效事件處理epoll利用紅黑樹(shù)存儲(chǔ)待監(jiān)控的文件描述符，并使用內(nèi)核層面的回調(diào)機(jī)制，當(dāng)有文件描述符就緒時(shí)，會(huì)直接通知應(yīng)用程序，從而減少了CPU空轉(zhuǎn)和上下文切換的成本。

1. 文件事件分派器（File Event Demultiplexer）：文件事件分派器是Redis事件驅(qū)動(dòng)的核心組件，它負(fù)責(zé)將內(nèi)核傳遞過(guò)來(lái)的就緒事件分發(fā)給對(duì)應(yīng)的處理器。在Redis中，每個(gè)套接字都關(guān)聯(lián)了一個(gè)或多個(gè)事件處理器，如客戶(hù)端連接請(qǐng)求處理器、命令請(qǐng)求處理器和命令響應(yīng)處理器等。
2. 事件處理器（Event Handlers）：事件處理器是Redis中處理特定事件的實(shí)際執(zhí)行者。當(dāng)文件事件分派器接收到一個(gè)就緒事件時(shí)，它會(huì)調(diào)用對(duì)應(yīng)的事件處理器來(lái)執(zhí)行相應(yīng)操作，如讀取客戶(hù)端的命令請(qǐng)求，執(zhí)行命令并對(duì)結(jié)果進(jìn)行編碼，然后將響應(yīng)數(shù)據(jù)寫(xiě)回客戶(hù)端。

而對(duì)于Redis中設(shè)計(jì)的事件主要分為兩個(gè)大類(lèi)：

• 文件事件（File Events）：主要對(duì)應(yīng)網(wǎng)絡(luò)I/O操作，包括客戶(hù)端連接請(qǐng)求（AE_READABLE事件）、客戶(hù)端命令請(qǐng)求（AE_READABLE事件）和服務(wù)端命令回復(fù)（AE_WRITABLE事件）。
• 時(shí)間事件（Time Events）：對(duì)應(yīng)定時(shí)任務(wù)，如鍵值對(duì)過(guò)期檢查、持久化操作等。所有時(shí)間事件都被存放在一個(gè)無(wú)序鏈表中，每當(dāng)時(shí)間事件執(zhí)行器運(yùn)行時(shí)，會(huì)遍歷鏈表并處理已到達(dá)預(yù)定時(shí)間的事件。

通過(guò)事件驅(qū)動(dòng)架構(gòu)，Redis能夠在一個(gè)線程內(nèi)并發(fā)處理大量客戶(hù)端請(qǐng)求，而無(wú)需為每個(gè)客戶(hù)端創(chuàng)建獨(dú)立的線程。此外，由于Redis的高效內(nèi)存管理、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和單線程模型，避免了多線程環(huán)境下的鎖競(jìng)爭(zhēng)和上下文切換開(kāi)銷(xiāo)，從而實(shí)現(xiàn)了極高的吞吐量和響應(yīng)速度。

在Redis 6.x版本中，雖然引入了多線程處理網(wǎng)絡(luò)IO的部分，但核心命令執(zhí)行依然保持單線程事件驅(qū)動(dòng)的模型，以維持Redis原有的性能優(yōu)勢(shì)。

IO多路復(fù)用模型

IO多路復(fù)用的核心在于內(nèi)核關(guān)注的是應(yīng)用程序的文件描述符而非直接監(jiān)控連接本身。客戶(hù)端運(yùn)行時(shí)產(chǎn)生的不同事件類(lèi)型的套接字操作，會(huì)被內(nèi)核捕獲。在服務(wù)器端，I/O多路復(fù)用機(jī)制負(fù)責(zé)收集這些事件并將它們加入事件隊(duì)列，隨后通過(guò)文件事件分發(fā)器分發(fā)至對(duì)應(yīng)事件處理器進(jìn)行處理。

以Redis為例，在其單線程模型下，內(nèi)核不間斷地監(jiān)測(cè)所有客戶(hù)端socket的連接請(qǐng)求和數(shù)據(jù)傳輸狀況。只要檢測(cè)到任何socket上有待處理的動(dòng)作，便會(huì)立即將控制權(quán)轉(zhuǎn)交給Redis線程。這樣一來(lái)，盡管僅依靠單線程，Redis仍能有效地處理多個(gè)并發(fā)的IO流。

select/epoll等IO多路復(fù)用技術(shù)提供了一種基于事件觸發(fā)的回調(diào)模式，每當(dāng)有不同事件發(fā)生時(shí)，Redis能夠迅速調(diào)用相應(yīng)的事件處理器，始終保持在處理事件的狀態(tài)，從而提升了其響應(yīng)速度。

由于Redis線程并不會(huì)因?yàn)榈却硞€(gè)特定socket的IO操作完畢而停滯，它可以流暢地在多個(gè)客戶(hù)端間切換，即時(shí)響應(yīng)每個(gè)客戶(hù)端的不同請(qǐng)求，從而實(shí)現(xiàn)在單線程環(huán)境下對(duì)大量并發(fā)連接的有效處理和高并發(fā)性能。

簡(jiǎn)單高效的通信協(xié)議

Redis Cluster在集群內(nèi)部通信中借鑒了Gossip協(xié)議的理念，采用了一種基于Gossip風(fēng)格的消息傳播機(jī)制。這種機(jī)制能夠有效地將集群狀態(tài)和節(jié)點(diǎn)信息在集群中的各個(gè)節(jié)點(diǎn)間進(jìn)行快速傳播和同步。類(lèi)比于流行病的傳播模型，Gossip協(xié)議允許節(jié)點(diǎn)隨機(jī)選擇鄰居節(jié)點(diǎn)進(jìn)行通信，從而在全網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)中快速傳播更新。

Redis Cluster、Consul和Apache Cassandra等分布式系統(tǒng)都采用了Gossip協(xié)議或者類(lèi)似的機(jī)制來(lái)維護(hù)集群的健康狀態(tài)和一致性。通過(guò)Gossip協(xié)議，節(jié)點(diǎn)們可以高效地共享和更新集群的元數(shù)據(jù)，如節(jié)點(diǎn)加入、離開(kāi)、故障轉(zhuǎn)移等信息。

然而，純粹的Gossip協(xié)議在實(shí)踐中可能存在信息冗余的問(wèn)題，即已接收到某一信息的節(jié)點(diǎn)在后續(xù)的傳播中可能會(huì)收到相同的信息。為了避免這種冗余和提高通信效率，這些系統(tǒng)通常會(huì)對(duì)Gossip協(xié)議進(jìn)行優(yōu)化，例如在節(jié)點(diǎn)間記錄已知信息的狀態(tài)，避免重復(fù)傳播已知的更新。即便如此，Gossip協(xié)議仍然是在大規(guī)模分布式系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)高可用性和強(qiáng)一致性的有效手段，其高效性體現(xiàn)在只需局部通信即可逐漸達(dá)成全局一致性，同時(shí)具備良好的擴(kuò)展性和容錯(cuò)性。

總結(jié)

最后，我們來(lái)總結(jié)一下，如何在面試中回答Redis為什么快的原因：

1. 純內(nèi)存操作：Redis利用內(nèi)存進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，其操作基于內(nèi)存讀寫(xiě)，由于內(nèi)存訪問(wèn)速度遠(yuǎn)超硬盤(pán)，使得Redis在處理數(shù)據(jù)時(shí)具有極高的讀寫(xiě)速度。特別是對(duì)于簡(jiǎn)單的存取操作，由于線程在內(nèi)存中執(zhí)行的時(shí)間非常短，主要的時(shí)間消耗在于網(wǎng)絡(luò)I/O，因此Redis在處理大量快速讀寫(xiě)請(qǐng)求時(shí)表現(xiàn)出卓越的性能。
2. 單線程模型：Redis采用單線程模型處理客戶(hù)端請(qǐng)求，這一設(shè)計(jì)確保了操作的原子性，避免了多線程環(huán)境下的上下文切換和鎖競(jìng)爭(zhēng)問(wèn)題。這使得Redis在處理命令請(qǐng)求時(shí)能夠保持高度的確定性和一致性，同時(shí)也簡(jiǎn)化了編程模型，降低了并發(fā)控制的復(fù)雜性。
3. IO多路復(fù)用技術(shù)：Redis通過(guò)采用IO多路復(fù)用模型，如epoll，能夠在一個(gè)線程中高效地處理多個(gè)客戶(hù)端連接。單線程輪詢(xún)監(jiān)聽(tīng)多個(gè)套接字描述符，并將數(shù)據(jù)庫(kù)的讀、寫(xiě)、連接建立和關(guān)閉等操作轉(zhuǎn)化為事件，通過(guò)自定義的事件分離器和事件處理器來(lái)高效地處理這些事件，從而避免了在等待IO操作時(shí)的阻塞。
4. 高效數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：

• Redis的整體設(shè)計(jì)圍繞高效數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)展開(kāi)，其中包括但不限于全局哈希表（字典），該結(jié)構(gòu)提供O(1)的平均時(shí)間復(fù)雜度，并通過(guò)rehash操作動(dòng)態(tài)調(diào)整哈希桶數(shù)量，減少哈希沖突，采用漸進(jìn)式rehash避免一次性操作過(guò)大導(dǎo)致的阻塞。
• 除此之外，Redis還廣泛應(yīng)用了多種優(yōu)化過(guò)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如壓縮表（ziplist）用于存儲(chǔ)短數(shù)據(jù)以節(jié)省內(nèi)存，跳躍表（skiplist）用于有序集合提供快速的范圍查詢(xún)，以及其他如列表、集合等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，均針對(duì)不同場(chǎng)景進(jìn)行深度優(yōu)化，確保了在讀取和操作數(shù)據(jù)時(shí)的高性能。